dataframe去掉索引列
时间: 2023-11-18 18:42:42 浏览: 35
要去掉DataFrame中的索引列,可以使用`reset_index()`方法。默认情况下,`reset_index()`方法会将当前的索引列转换成一个名为"index"的普通列,新的索引会从0开始递增。示例如下:
```python
import pandas as pd
# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'age': [25, 30, 35]})
# 输出原始的DataFrame
print(df)
# 重置索引列
df = df.reset_index(drop=True)
# 输出重置后的DataFrame
print(df)
```
输出结果如下:
```
name age
0 Alice 25
1 Bob 30
2 Charlie 35
name age
0 Alice 25
1 Bob 30
2 Charlie 35
```
在示例中,我们先创建了一个包含"name"和"age"两列的DataFrame,并使用`print()`方法输出了原始的DataFrame。然后,我们使用`reset_index()`方法重置了索引列,并将`drop`参数设置为`True`,这样原始的索引列就不会被保留。最后,我们再次使用`print()`方法输出了重置后的DataFrame。注意,在输出结果中,索引列已经被去掉了。
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去掉索引
要去掉 DataFrame 的索引,可以使用 `reset_index()` 方法。这个方法会将当前的索引转换成普通的列,并重新生成默认的整数索引。例如:
```python
import pandas as pd
# 创建一个示例 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}, index=[10, 20, 30])
# 执行 reset_index() 方法
df = df.reset_index(drop=True)
# 查看结果
print(df)
```
输出结果:
```
A B
0 1 4
1 2 5
2 3 6
```
在这个例子中,`reset_index()` 方法将原来的索引(10、20、30)转换成了普通的列,并生成了新的默认整数索引。同时,`drop=True` 参数表示放弃原来的索引列。