pandas如何删除行默认索引

要删除行默认索引，可以使用 pandas.DataFrame.drop() 方法，该方法可以接受一个参数 index，指定要删除的行，默认索引可通过 loc[] 或 iloc[] 筛选。例如，要删除索引为0和1的两行，可以使用以下代码：

import pandas as pd

# 创建一个带有默认索引的 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

# 删除索引为0和1的两行
df = df.drop(index=[0, 1])

# 打印删除后的结果
print(df)

打印的结果如下：

   A  B  C
2  3  6  9

相关问题

pandas如何删除默认索引

### 回答1：
你可以使用 `reset_index()` 方法将默认索引转换为默认列，并使用 `drop()` 方法来删除该列。例如，以下代码可以实现删除默认索引：

import pandas as pd

# 创建DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

# 删除默认索引
df.reset_index().drop(columns='index', inplace=True)

# 输出结果
print(df)

输出结果如下所示：

   A  B
0  1  4
1  2  5
2  3  6

### 回答2：
在使用pandas进行数据处理时，我们经常使用默认的整数索引来访问和操作数据。但有时候，由于数据的特殊性或者需要进行其他操作，我们可能需要删除默认索引。

要删除默认索引，我们可以使用pandas中的`set_index()`方法。这个方法可以将数据帧的一列或者多列设置为新的索引，并返回一个具有新索引的新数据帧。在`set_index()`方法中，我们需要指定要设置为索引的列。

举个例子来说，假设我们有一个数据帧df，其中包含两列数据"Name"和"Age"。默认情况下，数据帧将带有整数索引1, 2, 3, ...。但我们想将"Name"列设置为新索引。我们可以使用以下代码实现：

df.set_index('Name', inplace=True)

在上述代码中，我们将"Name"列设置为新索引，并使用`inplace=True`参数将更改应用到原始数据帧。此时，数据帧df将不再具有默认整数索引，而是以"Name"列的值作为索引。

除了`set_index()`方法，我们还可以使用`reset_index()`方法来删除索引并还原默认的整数索引。这个方法会将当前的索引列还原为数据帧的普通列，并在数据帧的左侧添加一个默认整数索引列。使用方法和`set_index()`类似，我们需要指定要还原为普通列的索引列。例如：

df.reset_index(inplace=True)

上述代码将还原索引，并将当前的索引列还原为普通列。数据帧df将重新获得默认的整数索引。

总结起来，要删除默认索引，可以使用`set_index()`方法将某列设置为新索引，或者使用`reset_index()`方法还原为默认整数索引。

### 回答3：
在Pandas中，删除默认索引是很常见的操作。默认索引是自动生成的，是从0开始的整数索引。如果我们想删除默认索引，可以使用`reset_index`方法来实现。

`reset_index`方法可以将当前的索引重置为默认的整数索引，并将原先的索引作为一列添加到数据框中。例如，假设我们有一个数据框df，它有一个默认的索引列和其他的一些列。我们可以使用`reset_index`方法来删除默认索引，步骤如下：

df = df.reset_index(drop=True)

在上述代码中，`reset_index`方法的`drop`参数默认为False，会将原先的索引作为一列添加到数据框中，我们将其设为True，表示不要保留原索引列。

当我们执行上述代码后，数据框df将不再有默认索引，而是有一个新的默认整数索引。这样可以方便我们进行之后的操作，如筛选、统计等。

需要注意的是，`reset_index`方法是在原数据框上进行操作的，并返回操作后的数据框，所以我们需要将其赋值给一个变量，或者直接覆盖原有的数据框。

以上就是使用`reset_index`方法删除默认索引的方法。希望对你有所帮助！

pandas重设行索引

在pandas中，重设行索引是指重新定义DataFrame或Series对象的行索引。这可以通过使用`reset_index()`函数来实现。`reset_index()`函数会将原来的行索引重置为默认的整数索引，并将原来的行索引作为一个新的列添加到DataFrame或Series中。

下面是重设行索引的示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John'],
        'Age': [20, 25, 30],
        'City': ['New York', 'Paris', 'London']}
df = pd.DataFrame(data)

# 输出原始DataFrame
print("原始DataFrame:")
print(df)

# 重设行索引
df_reset = df.reset_index()

# 输出重设行索引后的DataFrame
print("重设行索引后的DataFrame:")
print(df_reset)

运行以上代码，输出结果如下：

原始DataFrame:
   Name  Age      City
0   Tom   20  New York
1  Nick   25     Paris
2  John   30    London
重设行索引后的DataFrame:
   index  Name  Age      City
0      0   Tom   20  New York
1      1  Nick   25     Paris
2      2  John   30    London

可以看到，原始DataFrame的行索引被重设为了默认的整数索引，并且原来的行索引被添加为了一个新的列。