建立一个空白的dataframe，列索引为KKK、asa、111

您可以使用`pandas`库来创建一个空白的DataFrame，并指定列索引。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个空白的DataFrame
df = pd.DataFrame(columns=['KKK', 'asa', '111'])

# 打印DataFrame
print(df)

在这个示例中，我们使用`pd.DataFrame`函数创建一个空白的DataFrame，并通过`columns`参数指定列索引为'KKK'、'asa'和'111'。然后，我们打印这个DataFrame。

运行代码后，您将会看到一个空白的DataFrame，列索引为'KKK'、'asa'和'111'。

请注意，这只是一个空白的DataFrame，没有任何行数据。如果您想要添加数据到DataFrame中，请参考pandas的文档或使用相应的方法，例如`df.loc`或`df.append`。

相关问题

dataframe列索引重置为数字

可以使用 Pandas 库中的 `reset_index()` 方法将 dataframe 的行索引重置为数字。如果只是想重置列索引，可以使用 `reset_index()` 方法的参数 `drop=True`，将原来的列索引删除。具体代码如下：

import pandas as pd

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

# 重置列索引为数字
df = df.reset_index(drop=True)

print(df)

输出结果为：

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

其中，`reset_index(drop=True)` 表示将行索引重置为数字，并删除原来的列索引。如果不加参数 `drop=True`，则会将原来的列索引保留为新的一列。

dataframe 列索引

DataFrame列索引是指DataFrame中的列标签，它用于访问DataFrame中的列。可以通过dataframe.columns属性来访问列索引，该属性返回一个Index对象，其中包含了所有列的标签。例如，假设有一个名为df的DataFrame，可以使用以下代码访问列索引：

# 创建DataFrame
import pandas as pd
data = {'Name': ['Tom', 'Jack', 'Steve', 'Ricky'], 'Age': [28, 34, 29, 42], 'Country': ['US', 'UK', 'CA', 'US']}
df = pd.DataFrame(data)

# 访问列索引
print(df.columns)

输出结果为：

Index(['Name', 'Age', 'Country'], dtype='object')

可以使用列索引来选择DataFrame中的列，例如：

# 使用列索引选择列
print(df['Name'])

输出结果为：

0      Tom
1     Jack
2    Steve
3    Ricky
Name: Name, dtype: object