pandas不设置索引行

在 Pandas 中，如果不设置索引行，数据框会默认使用从 0 开始的数字作为行索引。如果你想要避免这种情况，可以在读取数据时指定参数 `index_col=None`，这会让 Pandas 不使用任何列作为行索引。

例如，假设你的数据文件为 `data.csv`，它没有任何列适合作为行索引，那么你可以使用以下代码读取数据：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv', index_col=None)

这样，Pandas 就不会使用任何列作为行索引，而是使用默认的行索引，即从 0 开始的数字。

相关问题

pandas设置行索引自然数

使用pandas的`reset_index()`函数可以将默认的行索引重置为自然数。例如，假设你的DataFrame名为df，你可以使用以下代码将行索引设置为自然数：

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

这将删除原有的行索引，并将新的自然数行索引应用到DataFrame中。参数`inplace=True`表示直接在原有的DataFrame上修改，而不是返回一个新的DataFrame。参数`drop=True`表示删除原有的行索引。

pandas如何设置索引列

可以使用DataFrame的set_index方法来设置索引列，例如：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')
df.set_index('列名', inplace=True)

其中，'列名'为需要设置为索引列的列名称，inplace=True表示直接在原始数据上进行修改，如果不需要修改原始数据，可以不加该参数。