python pandas 添加一列序号

在Python的pandas库中，你可以使用`assign()`或`.loc`或`.iloc`函数来给DataFrame添加一列序号，也就是索引。这里有几个简单的方法：

1. 使用`assign()`函数：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame()  # 假设 df 已经是一个 DataFrame
new_df = df.assign(index=range(len(df)))  # 根据数据框长度创建序号列

2. 使用`.loc`或`.iloc`直接赋值：

df['index'] = df.index  # 使用当前索引作为序号列
# 或者从0开始递增
df['index'] = range(len(df))

在这两个例子中，`index`都是新添加的列名，可以根据需要自行更改。

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python里如何去除从excle里读取数据前面的序列号,数据使用pandas存储

在Python中，可以使用pandas库来读取Excel文件，然后使用DataFrame来处理数据。如果你想去除Excel文件中某一列前面的序列号，可以使用pandas中的str.extract()方法和str.replace()方法。

例如，假设你有一个Excel文件名为"data.xlsx"，其中第一列是序列号，第二列是数据，你可以使用如下代码：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('data.xlsx')

# 去除第一列前面的序列号
df.iloc[:, 0] = df.iloc[:, 0].str.extract(r'\d+\s+(.*)', expand=False)

# 输出处理后的数据
print(df)

这里使用了正则表达式`\d+\s+(.*)`来匹配第一列中的序列号，并提取出第二列的数据。然后再将提取出的数据赋值给第一列。

如果你想将处理后的数据保存到一个新的Excel文件中，可以使用pandas中的to_excel()方法。例如，假设你想将处理后的数据保存到一个名为"processed_data.xlsx"的新文件中，你可以使用如下代码：

# 将处理后的数据保存到新的Excel文件中
df.to_excel('processed_data.xlsx', index=False)

这里使用了to_excel()方法将DataFrame中的数据保存到Excel文件中，设置了参数`index=False`表示不保存行索引。

pandas 数据处理完 用to_excel导出表 总会多一个列是写着： 0 1 2 3 4 5 6 等的 序列号 如果把这个列删掉

在使用 `to_excel` 导出表格时，Pandas 默认会把 DataFrame 的索引列也导出。如果你想要删除这个索引列，可以在导出时设置 `index` 参数为 `False`。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'col1': [1, 2, 3],
        'col2': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

# 导出表格并删除索引列
df.to_excel('output.xlsx', index=False)

运行上述代码后，导出的 Excel 文件中将不再包含索引列。

如果你想要删除已经存在的索引列，可以使用 `df.drop` 方法。例如，如果你的索引列名是 `index`，可以添加如下一行代码：

df = df.drop(columns='index')

这将删除名为 `index` 的列。

希望这能帮到你！如有更多问题，请随时提问。