dataframe更改索引列后原本的索引列消失了

是的，当你更改 DataFrame 索引列时，原本的索引列会被覆盖掉，并且不再是 DataFrame 的一部分。如果你想保留原本的索引列，可以将其转换为一个普通的列，然后再添加一个新的索引列。例如，假设原本的 DataFrame 索引列为 'old_index'，你想要将其更改为 'new_index'，可以使用以下代码：

# 假设 df 是原始的 DataFrame
df.reset_index(inplace=True)  # 将原本的索引列转换为普通的列
df.rename(columns={'old_index': 'new_index'}, inplace=True)  # 修改列名
df.set_index('new_index', inplace=True)  # 添加新的索引列

在这个例子中，reset_index() 方法将原本的索引列转换为了普通的列，然后使用 rename() 方法更改了列名，最后使用 set_index() 方法添加了新的索引列。注意，在修改列名时，需要使用 rename() 方法，因为只是简单地修改列名可能会导致其他问题。

相关问题

dataframe更改索引列

要更改Pandas DataFrame的索引列，可以使用`set_index()`方法。该方法接受要设置为索引的列名作为参数，并返回一个新的DataFrame，其中指定列用作索引。例如：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
        'age': [25, 32, 18, 47],
        'gender': ['F', 'M', 'M', 'M']}
df = pd.DataFrame(data)

# 将'name'列设置为索引列
df = df.set_index('name')
print(df)

输出：

         age gender
name              
Alice     25      F
Bob       32      M
Charlie   18      M
David     47      M

在上面的示例中，我们将'name'列设置为索引列，并通过`print(df)`命令查看结果。可以看到，DataFrame的索引列已经从默认的数字索引更改为'name'列。

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)