如何打印dataframe的序号

在Python中，如果你有一个DataFrame并且想要打印其索引（默认情况下就是序号），你可以直接使用`index`属性，如下所示：

df = pandas.DataFrame(dict_a) # 假设dict_a是你用来创建DataFrame的数据
# 打印DataFrame的原始索引
print(df.index)

如果你想按照特定顺序重复编号，可以创建一个新的DataFrame，如`dup_number`示例所示。在这种情况下，`dup_number['temp_index']`会显示新的、连续的索引：

# 创建一个新的DataFrame，用于按顺序重复编号
dup_number = pd.DataFrame(columns=['dup_number', 'temp_index'])
# 设置新序号并应用到原DataFrame上
dup_number['temp_index'] = range(len(df))
# 将新的序号合并到原始DataFrame
df_with_dup_numbers = df.set_index(dup_number['temp_index'])

# 打印新的有序索引
print(df_with_dup_numbers.index)

这将会打印出以`temp_index`列中数值为序的新索引。

相关问题

dataframe 按序号删除行

可以使用 pandas 中的 drop() 方法，指定需要删除的行序号。具体操作如下：

import pandas as pd

# 创建示例 dataframe
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4], 'B': ['a', 'b', 'c', 'd']})

# 按序号删除第 2 行
df.drop(1, inplace=True)

# 输出删除后的 dataframe
print(df)

输出结果：

   A  B
0  1  a
2  3  c
3  4  d

python dataframe 根据序号删除行

要根据序号删除Python中DataFrame中的行，你可以使用`drop()`方法，并指定要删除的行的索引。下面是一个示例：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'Name': ['John', 'Emma', 'Alex'],
        'Age': [25, 28, 30],
        'City': ['New York', 'London', 'Paris']}
df = pd.DataFrame(data)

# 删除行
df = df.drop(df.index[1])  # 根据序号删除索引为1的行

print(df)

这将删除序号为1的行（索引为1的行），并打印出结果。请注意，DataFrame的索引是从0开始的。