pandas.DataFrame如何去除索引值和列标签，只获取里面的值？

### 回答1：
在 Pandas 中，可以使用 `values` 属性来获取 DataFrame 中的值。如果想要去除索引值和列标签，只获取 DataFrame 中的值，可以这样做：

df = pd.DataFrame(data)
values = df.values

这样，`values` 就是一个二维数组，包含了 DataFrame 中所有的值，而没有索引值和列标签。

例如：

import pandas as pd

# 创建一个包含整数的 DataFrame
df = pd.DataFrame([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

print(df)
# 输出：
#    0  1  2
# 0  1  2  3
# 1  4  5  6
# 2  7  8  9

values = df.values
print(values)
# 输出：
# [[1 2 3]
#  [4 5 6]
#  [7 8 9]]

希望这对你有帮助！

### 回答2：
在Pandas中，我们可以使用`.values`属性来获取`DataFrame`中的值，同时去除索引和列标签的影响。

`.values`属性返回一个NumPy数组，其中包含了`DataFrame`中的值，并且不包含索引和列标签信息。具体使用方法如下：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

# 获取DataFrame中的值，去除索引和列标签
values = df.values

print(values)

运行上述代码，将会输出以下结果：

[[1 4]
 [2 5]
 [3 6]]

可以观察到，输出结果是一个二维NumPy数组，其中包含了`DataFrame`中的所有值，并且索引和列标签信息被去除。

需要注意的是，`values`属性返回的是NumPy数组，不再具有Pandas的强大功能，比如索引和列标签等。因此，如果需要使用Pandas提供的其他功能，建议还是使用原始的`DataFrame`对象。

### 回答3：
要去除pandas.DataFrame中的索引值和列标签，只获取里面的值，可以通过以下几种方法实现：

1. 使用values属性：可以使用DataFrame的values属性来获取DataFrame中的值，该属性返回一个NumPy数组，其中不包含索引和列标签。例如，使用df.values即可获取DataFrame df中的值。

2. 使用to_numpy()方法：可以使用DataFrame的to_numpy()方法来将DataFrame转换为NumPy数组，该方法返回一个由DataFrame中的值组成的数组，不包含索引和列标签。例如，使用df.to_numpy()可以将DataFrame df转换为NumPy数组。

3. 使用get_values()方法（不推荐使用）：在较早的版本中，pandas提供了get_values()方法来获取DataFrame中的值，但在较新的版本中已被弃用，不推荐使用。这个方法会返回一个由DataFrame中的值组成的数组，不包含索引和列标签。例如，使用df.get_values()可以获取DataFrame df中的值。

综上所述，想要去除pandas.DataFrame中的索引值和列标签，只获取内部的值，可以使用values属性、to_numpy()方法或get_values()方法（不推荐使用）。以上方法都可以返回一个由DataFrame中的值组成的数组，不包含索引和列标签。