pd.DataFrame. 不保留索引列

在创建DataFrame时，可以使用参数`index=False`来指定不保留索引列。

例如：

import pandas as pd

data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data, index=['a', 'b', 'c'])
print(df)

# 输出：
#    A  B  C
# a  1  4  7
# b  2  5  8
# c  3  6  9

df_no_index = pd.DataFrame(data, index=['a', 'b', 'c'], index=False)
print(df_no_index)

# 输出：
#    A  B  C
# 0  1  4  7
# 1  2  5  8
# 2  3  6  9

可以看到，第二个DataFrame中不保留了原来的索引列，生成了新的默认索引列。

相关问题

pd.DataFrame输入指定行数的pd.DataFrame

pd.DataFrame是pandas库中的一个数据结构，用于存储二维表格数据。你可以通过指定行数来输入一个pd.DataFrame。

你可以使用pd.DataFrame()构造函数来创建一个新的pd.DataFrame。该函数有很多参数，但是你可能最常用的是“data”和“index”参数。

例如，你可以使用下面的代码创建一个新的pd.DataFrame，其中包含5行数据，索引为0到4的行索引：

import pandas as pd

data = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12], [13, 14, 15]]
df = pd.DataFrame(data=data, index=[0, 1, 2, 3, 4])
print(df)

输出：

    0   1   2
0   1   2   3
1   4   5   6
2   7   8   9
3  10  11  12
4  13  14  15

你也可以使用“columns”参数指定列名称：

import pandas as pd

data = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12], [13, 14, 15]]
df = pd.DataFrame(data=data, index=[0, 1, 2, 3, 4], columns=['a', 'b', 'c'])
print(df)

输出：

    a   b   c
0   1   2   3
1   4   5   6
2   7   8   9
3  10  11  12
4  13  14  15

pd.DataFrame按照数字行的索引找出

### 回答1：
可以使用`df.loc[]`函数来按照数字行的索引找出DataFrame中的数据。

例如：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]], columns=['a', 'b', 'c'])

# 输出第2行的数据
print(df.loc[1])

# 输出第2行第2列的数据
print(df.loc[1, 'b'])

这样就可以根据数字行的索引来访问DataFrame中的数据了。

### 回答2：
要按照数字行的索引找出pd.DataFrame中的数据，可以使用iloc方法。iloc方法用于按照位置（索引）选择数据，而不是按照标签选择数据。

假设有一个名为df的DataFrame，想要按照数字行的索引找出数据，可以使用以下代码：

df.iloc[行索引]

其中，行索引表示需要选择的数据所在的行的位置。可以使用单个整数作为行索引，也可以使用一个整数列表或切片作为行索引。

以下是一些示例：
1. 选择第2行数据：

df.iloc[1]

2. 选择第1行和第3行的数据：

df.iloc[[0, 2]]

3. 选择从第1行到第3行之间的数据（包含第1行和第3行）：

df.iloc[0:3]

需要注意的是，行索引从0开始。因此，选择第n行的索引应为n-1。

使用以上的方法，就可以按照数字行的索引找出pd.DataFrame中的数据。

### 回答3：
pd.DataFrame可以通过数字行索引来找出特定的行。数据框(DataFrame)是Pandas库中一个重要的数据结构，它以表格的形式存储数据。在DataFrame中，行和列都有各自的索引。

通过数字行索引找出行的方法是使用iloc属性。iloc是基于位置的索引，可以通过数字来定位行和列。以下是一个示例：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据框
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

# 通过iloc找出第一行的数据
first_row = df.iloc[0]
print(first_row)

上述代码中，我们首先导入了Pandas库。然后，我们创建了一个示例的数据框df，其中包含了三列A、B、C，并有三行数据。通过df.iloc[0]，我们找出了第一行的数据。最后，我们打印了结果。

运行上述代码，输出结果如下所示：

A    1
B    4
C    7
Name: 0, dtype: int64

可以看到，通过iloc找出的第一行数据包含了每列的数值，并带有列标签和数据类型信息。

总结起来，我们可以通过使用DataFrame的iloc属性以数字形式来定位行，从而找出特定的行。