dataframe 不保留索引

如果您使用 pandas 的 dataframe，可以使用 reset_index() 方法来重置索引并创建一个新的默认整数索引。例如，您可以使用以下代码来删除索引并将其转换为列：

df.reset_index(inplace=True)

这将在原始 dataframe 中修改索引。如果您想要保留原始 dataframe，可以将 inplace 参数设置为 False：

new_df = df.reset_index()

相关问题

pd.DataFrame. 不保留索引列

在创建DataFrame时，可以使用参数`index=False`来指定不保留索引列。

例如：

import pandas as pd

data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data, index=['a', 'b', 'c'])
print(df)

# 输出：
#    A  B  C
# a  1  4  7
# b  2  5  8
# c  3  6  9

df_no_index = pd.DataFrame(data, index=['a', 'b', 'c'], index=False)
print(df_no_index)

# 输出：
#    A  B  C
# 0  1  4  7
# 1  2  5  8
# 2  3  6  9

可以看到，第二个DataFrame中不保留了原来的索引列，生成了新的默认索引列。

dataframe转列表保留索引列

在数据处理中，DataFrame是Pandas库中的一个核心数据结构，它是一个二维的、表格型的数据结构，可以看作是一个二维数组。DataFrame具有行索引和列索引，便于进行数据分析和处理。将DataFrame转换为列表，并保留索引列，通常意味着你希望将每一行的数据转换成一个列表，并将索引也作为列表的一部分。

具体操作可以使用Pandas库提供的`to_dict`方法，配合`orient='list'`参数，这样可以将DataFrame转换成一个字典，字典的键是列名，值是对应的数据列表。然后，你需要再添加一个索引列。下面是一个基本的操作步骤：

import pandas as pd

# 假设df是你要转换的DataFrame对象
df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3],
    'B': [4, 5, 6]
}, index=['a', 'b', 'c'])

# 将DataFrame转换为字典，并保留索引列
data = df.to_dict(orient='list')
data['index'] = df.index.tolist()

# 将字典转换为列表的列表（每一行是一个列表，包括索引）
result_list = [[index] + row for index, row in zip(data['index'], zip(*data.values()))]

print(result_list)

上面的代码会输出如下的列表结构，其中第一列是原DataFrame的索引：

[['a', 1, 4],
 ['b', 2, 5],
 ['c', 3, 6]]