python的dataframe去掉index

### 回答1：
可以使用`reset_index()`方法将DataFrame的索引重置为默认的整数索引，从而去掉原有的索引。例如：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}, index=['a', 'b', 'c'])

# 打印原始的DataFrame
print(df)

# 重置索引
df = df.reset_index(drop=True)

# 打印重置后的DataFrame
print(df)

输出结果为：

   A  B
a  1  4
b  2  5
c  3  6
   A  B
  1  4
1  2  5
2  3  6

其中`reset_index()`方法的`drop`参数表示是否将原有的索引列丢弃，默认为`False`，如果设置为`True`则会将原有的索引列丢弃。

### 回答2：
在Python中，DataFrame是Pandas模块中的一种数据结构，它类似于Excel表格，以行和列的形式呈现数据。默认情况下，每个DataFrame都会有一个索引（index），它可以是数字、日期、字符串或其他类型。但有时候我们需要从DataFrame中删除（去掉）这个索引，下面我将介绍几种方法来实现这一需求。

1. reset_index():

使用reset_index()函数就可以将索引重设为默认的数字索引，并且原本的索引列会变成一列数据。下面是一个例子：

import pandas as pd

#创建DataFrame数据
data = {'name':['Tom','Jerry','David'],'age':[20,21,22],'gender':['M','F','F']}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

#重设索引
new_df = df.reset_index(drop=True)
print(new_df)

上述代码中，reset_index()函数的drop参数表示是否要丢弃原有的索引，设置为True则表示将原有的索引丢弃。

2. drop函数：

Pandas还提供了drop()函数，可以直接删除索引列。下面是一个例子：

#删除索引列
new_df2 = df.drop(columns=['index'])
print(new_df2)

上述代码中，columns参数表示要删除的列名，这里我们传入的是索引列名index。

3. set_index()函数：

如果我们想要将某一列作为新的索引，可以使用set_index()函数，它会将原有的索引列替换为新的列。下面是一个例子：

#将gender列替换为索引
new_df3 = df.set_index('gender')
print(new_df3)

上述代码中，我们将gender列作为新的索引列。

总之，Python中的Pandas模块提供了许多方法，可以灵活地处理DataFrame中的索引问题。我们可以根据实际需求，选择不同的方法来实现索引的删除、更改或设置。

### 回答3：
在python中，dataframe是一个非常常用的数据结构，它可以将数据以表格的形式呈现出来，类似于Excel的表格。在dataframe中，每一行和每一列都有一个index，用于标识每个数据的位置。有时候我们需要去掉这些index，使数据更整洁一些，本文就来探讨一下如何在python中去掉dataframe的index。

首先，我们需要了解一下dataframe中index的情况。在dataframe中，index是一列数据，显示在最左侧或最右侧，用于标识每一行数据的位置。index的类型可以是数字、字符、日期或者其他对象。当我们创建dataframe时，如果没有指定index，pandas会默认使用从0开始的数字序列作为index。如果我们有自定义的index，可以使用set_index()方法将某列设置为index。例如：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')
df.set_index('id', inplace=True)

上面的代码将data.csv文件中的id列设置为index。

现在我们来看看如何去掉dataframe的index。有两种方法可以实现这个任务，一种是使用reset_index()方法，另一种是重新创建一个没有index的dataframe。下面我们分别来介绍一下这两种方法。

方法一：reset_index()

reset_index()方法可以重置dataframe的index，同时创建一个新的自动递增的index。例如：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')
df.set_index('id', inplace=True)
df.reset_index(drop=True, inplace=True)
print(df)

上面的代码中，reset_index()方法可以将id列重置为普通的一列，同时新建一个自动递增的index。其中的drop参数表示是否舍弃原有的index列。

方法二：重新创建一个没有index的dataframe

另一种方法是直接选取dataframe的columns，创建一个没有index的新的dataframe。例如：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')
df.set_index('id', inplace=True)
new_df = df.reset_index()[df.columns]
print(new_df)

上面的代码中，我们先使用reset_index()方法将id列重置为普通的一列，然后使用[df.columns]选取原有dataframe的所有列，并赋值给新的dataframe。这样就可以创建一个没有index的新的dataframe了。

总结：

本文介绍了两种方法可以帮助我们去掉dataframe的index。无论是使用reset_index()方法还是创建一个没有index的新的dataframe，都可以达到目的。我们可以根据自己的需要选择适合自己的方法。