pd.dataframe不要索引
时间: 2023-11-18 11:55:53 浏览: 31
如果您不想在 pandas DataFrame 中显示索引,可以使用 `reset_index` 方法来重置索引,并将 `drop=True` 作为参数传递给删除原始索引。例如:
```python
import pandas as pd
# 创建一个带有索引的DataFrame
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'age': [25, 30, 35]}
df = pd.DataFrame(data, index=['a', 'b', 'c'])
# 重置索引并删除原始索引
df = df.reset_index(drop=True)
print(df)
```
输出如下:
```
name age
0 Alice 25
1 Bob 30
2 Charlie 35
```
在输出中,可以看到索引已被删除。
相关问题
pd.dataframe 不要索引index
可以使用`pd.DataFrame`的`set_index`方法来指定不要索引index。具体操作如下:
```python
datafra = pd.DataFrame({'path':'D:\\Programes\\4 level\\1.tif','ndarray':np.NAN,'level':1,'evaluation':np.NAN,'target':False})
datafra.set_index('path', inplace=True)
```
pd.dataframe设置索引
好的,让我来回答你的问题。在 Pandas 中,可以使用 `set_index()` 方法来设置 DataFrame 的索引。该方法可以接收一个参数,指定要设置为索引的列名。下面是一个示例:
```
import pandas as pd
# 创建一个 DataFrame
data = {
"Name": ["Alice", "Bob", "Charlie"],
"Age": [25, 30, 35],
"Gender": ["F", "M", "M"]
}
df = pd.DataFrame(data)
# 设置索引为 Name 列
df.set_index("Name", inplace=True)
# 输出 DataFrame
print(df)
```
输出结果:
```
Age Gender
Name
Alice 25 F
Bob 30 M
Charlie 35 M
```
在上面的示例中,我们将 Name 列设置为 DataFrame 的索引,并使用 `inplace=True` 参数将修改保存在原始 DataFrame 中。