pandas删除前面的索引

你可以使用`reset_index`方法来删除前面的索引。例如，如果你有一个名为`df`的DataFrame，且前面的索引为默认的数字索引，则可以使用以下代码删除它：

df = df.reset_index(drop=True)

这将会重置索引，并删除前面的索引。你也可以将`drop`参数设置为`False`，这样它会将前面的索引转换成一个名为`index`的列。

相关问题

Python Pandas 复制指定几列放表格前面

你可以使用 Pandas 中的 `DataFrame` 对象的列索引和切片来实现复制指定几列并放在表格前面的操作。具体实现步骤如下：

1. 读取原始表格数据到 Pandas 的 DataFrame 对象中。

2. 使用列索引和切片选取需要复制的指定几列数据。

3. 将这些数据复制到一个新的 DataFrame 对象中。

4. 将新的 DataFrame 对象与原始 DataFrame 对象的其它列拼接起来，生成最终的表格数据。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 读取原始表格数据
df = pd.read_csv('data.csv')

# 复制指定几列数据
cols = ['col1', 'col2', 'col3']
new_df = df[cols].copy()

# 拼接新的 DataFrame 对象和原始 DataFrame 对象的其它列
df = pd.concat([new_df, df.drop(cols, axis=1)], axis=1)

# 输出最终的表格数据
print(df)

其中，`cols` 变量存储需要复制的指定几列数据的列索引，`axis=1` 表示按列拼接 DataFrame 对象，`drop` 方法用于删除指定的列，生成不包含这些列的 DataFrame 对象。

使用pandas读取excle时，先删除前4行数据且把第5行设置成列索引

如果您是想把第五行作为行索引（而不是列标签），可以使用 Pandas 中的 `read_excel` 方法来读取 Excel 文件，并使用 `skiprows` 参数跳过前面的行，使用 `index_col` 参数将第五行作为行索引。示例代码如下：

import pandas as pd

df = pd.read_excel('your_file.xlsx', skiprows=4, index_col=0)

其中，`skiprows=4` 表示跳过前四行，`index_col=0` 表示将第五行作为行索引。您可以将 `your_file.xlsx` 替换为您想要读取的 Excel 文件的文件名。