pd.DataFrame索引

在pandas中，可以使用pd.DataFrame()函数将数据转换为DataFrame结构，并且可以自定义行索引和列索引。[1]行索引可以通过设置index参数来自定义，例如index=stock_index。而列索引可以通过设置columns参数来自定义。DataFrame的行索引和列索引可以帮助我们更方便地对数据进行访问和处理。[2][3]

相关问题

pandas pd.DataFrame 索引从1开始

在 Pandas 中，默认情况下，DataFrame 的索引是从0开始的。但是，你可以通过设置参数 `index` 来自定义索引的起始值。下面是一个示例：

import pandas as pd

data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data, index=range(1, 4))  # 设置索引从1开始

这样，DataFrame `df` 的索引就会从1开始，输出如下：

   A  B  C
1  1  4  7
2  2  5  8
3  3  6  9

需要注意的是，当索引从1开始时，访问和操作数据时，仍然需要使用0-based的索引方式。例如，使用 `.iloc` 属性来访问数据：

print(df.iloc[0])  # 访问索引为1的行

输出：

A    1
B    4
C    7
Name: 1, dtype: int64

希望能帮到你！如果还有其他问题，请随时提问。

pd.dataframe去除索引

要去除 Pandas DataFrame 的索引，可以使用 `reset_index()` 方法。这个方法会返回一个新的 DataFrame，其中原来的索引会变成一个新的列，而新的索引会默认从0开始递增。示例代码如下：

import pandas as pd

# 创建一个 DataFrame
df = pd.DataFrame({'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'age': [25, 30, 35]})

# 打印原来的 DataFrame
print(df)

# 重置索引
df = df.reset_index(drop=True)

# 打印新的 DataFrame
print(df)

这个例子中，我们先创建了一个 DataFrame，然后使用 `reset_index()` 方法将原来的索引去掉。注意，我们将 `drop` 参数设置为 `True`，这样原来的索引就会被丢弃，而不会成为一个新的列。