dataframe查看index

dataframe第一列作为index，可以通过设置index_col参数来实现。例如，如果我们有一个名为df的dataframe，第一列为id，我们可以使用以下代码将其设置为index：

df = pd.read_csv('data.csv', index_col='id')

其中，'data.csv'是数据文件的路径，'id'是第一列的列名。这样，我们就可以通过id来访问每一行的数据了。

相关问题

dataframe 去除index

要去除 DataFrame 中的索引列，可以使用 `reset_index()` 方法。例如：

import pandas as pd

# 创建一个 DataFrame
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'age': [25, 30, 35]}
df = pd.DataFrame(data)

# 输出 DataFrame
print(df)

# 重置索引
df = df.reset_index(drop=True)

# 输出重置索引后的 DataFrame
print(df)

运行结果：

      name  age
0    Alice   25
1      Bob   30
2  Charlie   35
    name  age
0  Alice   25
1    Bob   30
2  Charlie   35

在上面的代码中，我们使用 `reset_index()` 方法将索引列重置，并将 `drop` 参数设置为 `True`，以删除原来的索引列。

dataframe reset index

在 Pandas 中，reset_index() 函数用于重新设置 DataFrame 的索引。默认情况下，reset_index() 将会在 DataFrame 中添加一个新的整数索引列，并将现有的索引列移动到 DataFrame 中的列中。这个新的整数索引列可以通过指定 drop=True 参数来删除。下面是一个示例：

import pandas as pd

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

# 重置索引
df = df.reset_index(drop=True)

print(df)

输出结果为：

      name  age gender
0    Alice   25      F
1      Bob   32      M
2  Charlie   18      M
3    David   47      M

在这个示例中，我们首先创建了一个包含姓名、年龄和性别的 DataFrame。然后，我们使用 reset_index() 方法将索引重置为默认的整数索引，并使用 drop=True 参数删除原始的索引列。最后，我们打印了重置后的 DataFrame。