dataframe去掉索引列

要去掉 Pandas DataFrame 中的索引列，可以使用 `reset_index()` 方法，设置参数 `drop=True` 即可。

例如，如果要去掉 DataFrame `df` 的索引列，可以使用以下代码：

df = df.reset_index(drop=True)

这将返回一个没有索引列的新 DataFrame。如果你想在原地修改 DataFrame，可以将 `inplace=True` 作为 `reset_index()` 方法的参数。

df.reset_index(drop=True, inplace=True)

相关问题

dataframe不要索引列

您可以使用 `reset_index()` 方法来去除DataFrame的索引列。该方法会将索引列重置为默认的整数索引，并将原来的索引转化为普通的数据列。

下面是一个使用`reset_index()`方法去除索引列的示例：

import pandas as pd

# 创建一个带有索引列的DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df.index = ['a', 'b', 'c']

# 去除索引列
df = df.reset_index(drop=True)

print(df)

输出结果为：

   A  B
0  1  4
1  2  5
2  3  6

在`reset_index()`方法中，参数`drop=True`表示不将原来的索引列保留为普通数据列。如果想要保留原来的索引列，可以将`drop`参数设置为`False`。

dataframe 去除索引

要删除DataFrame中的索引，可以使用`reset_index()`方法。它将重置索引并将其转换为列。如果不想保留原来的索引，可以将`drop=True`作为参数传递。

例如，如果有以下DataFrame：

import pandas as pd

data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
        'Age': [25, 32, 18, 47],
        'Gender': ['F', 'M', 'M', 'M']}
df = pd.DataFrame(data)

它看起来像这样：

       Name  Age Gender
0     Alice   25      F
1       Bob   32      M
2   Charlie   18      M
3     David   47      M

如果要删除索引列，可以使用以下代码：

df = df.reset_index(drop=True)

这将重置索引并删除原来的索引列，使DataFrame看起来像这样：

       Name  Age Gender
0     Alice   25      F
1       Bob   32      M
2   Charlie   18      M
3     David   47      M