dataframe去掉索引列
时间: 2023-09-28 10:08:12 浏览: 35
可以使用 `reset_index` 函数来去掉 DataFrame 的索引列,具体方法如下:
```python
df = df.reset_index(drop=True)
```
其中,`drop=True` 参数表示去掉原来的索引列。这样操作后,DataFrame 就会去掉索引列并重新生成一个从 0 开始的新的索引。
相关问题
dataframe不要索引列
您可以使用 `reset_index()` 方法来去除DataFrame的索引列。该方法会将索引列重置为默认的整数索引,并将原来的索引转化为普通的数据列。
下面是一个使用`reset_index()`方法去除索引列的示例:
```python
import pandas as pd
# 创建一个带有索引列的DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df.index = ['a', 'b', 'c']
# 去除索引列
df = df.reset_index(drop=True)
print(df)
```
输出结果为:
```
A B
0 1 4
1 2 5
2 3 6
```
在`reset_index()`方法中,参数`drop=True`表示不将原来的索引列保留为普通数据列。如果想要保留原来的索引列,可以将`drop`参数设置为`False`。
dataframe 去除索引
要删除DataFrame中的索引,可以使用`reset_index()`方法。它将重置索引并将其转换为列。如果不想保留原来的索引,可以将`drop=True`作为参数传递。
例如,如果有以下DataFrame:
``` python
import pandas as pd
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
'Age': [25, 32, 18, 47],
'Gender': ['F', 'M', 'M', 'M']}
df = pd.DataFrame(data)
```
它看起来像这样:
```
Name Age Gender
0 Alice 25 F
1 Bob 32 M
2 Charlie 18 M
3 David 47 M
```
如果要删除索引列,可以使用以下代码:
``` python
df = df.reset_index(drop=True)
```
这将重置索引并删除原来的索引列,使DataFrame看起来像这样:
```
Name Age Gender
0 Alice 25 F
1 Bob 32 M
2 Charlie 18 M
3 David 47 M
```
阅读全文