dataframe的行名为什么显示0

dataframe的行名为0的显示通常是因为没有指定行索引名称，或者行索引名称被设置为0。可以通过以下方式为dataframe设置行索引名称：

import pandas as pd

# 创建一个dataframe
df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2], 'col2': [3, 4]})

# 设置行索引名称为row1和row2
df.index = ['row1', 'row2']

# 显示dataframe
print(df)

输出：

      col1  col2
row1     1     3
row2     2     4

在这个例子中，我们通过将行索引名称设置为row1和row2来解决行名为0的问题。

相关问题

dataframe 行名打印

要打印DataFrame的行名，可以使用df.index.values.tolist()方法。这将返回一个包含行名的列表。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [解决python DataFrame 打印结果不换行问题](https://download.csdn.net/download/weixin_38512781/12853458)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [【20211028】【Python】获取DataFrame的行名和列名](https://blog.csdn.net/weixin_40583722/article/details/121010262)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

删除dataframe行名相同

删除dataframe行名相同可以通过使用pandas库的duplicated()和drop_duplicates()函数来实现。

duplicated()函数可以检查DataFrame中的每一行是否有重复行，返回一个布尔类型的Series，如果该行为重复行则返回True，否则返回False。drop_duplicates()函数可以删除DataFrame中的重复行。

下面是具体的步骤：
1. 首先导入pandas库：import pandas as pd
2. 定义一个DataFrame对象df，包含重复行和非重复行。
3. 使用duplicated()函数，将其应用在df的行上，创建一个布尔类型的Series对象，保存结果。
4. 使用drop_duplicates()函数删除重复行，并覆盖原来的df。

示例代码如下：

import pandas as pd

# 创建一个包含重复行和非重复行的DataFrame对象
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 1],
        'B': [2, 3, 4, 5, 2],
        'C': ['a', 'b', 'c', 'd', 'a']}
df = pd.DataFrame(data)

# 检查重复行
duplicated = df.duplicated()
print("重复行判断结果：")
print(duplicated)

# 删除重复行
df.drop_duplicates(inplace=True)
print("删除重复行后的DataFrame：")
print(df)

运行以上代码，输出结果为：

重复行判断结果：
0    False
1    False
2    False
3    False
4     True
dtype: bool
删除重复行后的DataFrame：
   A  B  C
0  1  2  a
1  2  3  b
2  3  4  c
3  4  5  d

可以看到，代码成功将重复行删除，得到了一个不含重复行的DataFrame对象。