pandas.dataframe 不显示索引

在默认情况下，Pandas DataFrame对象在显示时会包括索引列。然而，如果您想在显示DataFrame时不显示索引列，可以使用以下方法操作：

使用df.reset_index(drop=True)，这将删除索引列并将其重置为默认的从0开始的整数序列。然后在显示DataFrame时，将不包括索引列。

使用df.set_index('column_name')，通过指定一个已有的列作为索引列，可以将该列设置为新的索引。然后在显示DataFrame时，将不包括原来的索引列。注意替换column_name为您希望作为索引列的列名。

使用df.style.hide_index()，这个方法可以通过返回一个样式化的DataFrame来隐藏索引列。显示样式化的DataFrame时，不包括索引列。

这些方法中的每一个都可以根据您的具体要求选择使用。如果您只需在显示DataFrame时不显示索引列，可以使用第三种方法，即使用df.style.hide_index()。如果您希望在DataFrame对象中保持修改，可以使用前两种方法之一。
希望这些方法可以帮助您在您的数据分析工作中满足您的需要。

相关问题

pandas.DataFrame使用布尔索引

pandas.DataFrame可以使用布尔索引来过滤数据。布尔索引是一种过滤方式，它可以根据某些条件对DataFrame的行进行筛选。下面是一个简单的例子，假设我们有一个DataFrame df，其中包含了学生的姓名、年龄和成绩：
import pandas as pd

data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Emily'],
'Age': [20, 19, 22, 21, 20],
'Grade': [95, 85, 90, 75, 80]}

df = pd.DataFrame(data)

现在我们想要找到所有成绩大于等于90分的学生，可以使用布尔索引来筛选数据：
df_high_grade = df[df['Grade'] >= 90]

这个过程的含义是，在df这个DataFrame中，选取所有满足Grade列中数值大于等于90的行，并将这些行组成一个新的DataFrame df_high_grade。
布尔索引的原理是，将一个条件表达式应用于DataFrame的某一列，得到一个布尔值的Series，其中True代表满足条件，False代表不满足条件。然后使用这个布尔值Series来选择DataFrame中的行。在上面的例子中，df['Grade'] >= 90返回的是一个布尔值的Series，其中每个元素代表了该行的成绩是否满足大于等于90。然后将这个Series作为df的索引，即可得到所有满足条件的行。

pandas.core.frame.DataFrame 如何获取索引

pandas.core.frame.DataFrame 的索引可以通过以下两种方式获取：

.index 属性：返回一个 Index 对象，包含 DataFrame 的行索引。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}, index=['a', 'b', 'c'])
print(df.index)
输出: Index(['a', 'b', 'c'], dtype='object')

2. `.iloc` 或 `.loc` 属性：用于选择 DataFrame 中的行，返回的是包含所选行索引的 Series 对象。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}, index=['a', 'b', 'c'])
print(df.iloc[1].index)
# 输出: Index(['A', 'B'], dtype='object')