dataframe取消默认索引
时间: 2023-11-18 20:39:57 浏览: 36
回答:可以使用 pandas.DataFrame.set_index() 方法将某一列设置为新的索引,或者使用 pandas.DataFrame.reset_index() 方法取消默认索引。例如,使用 df.set_index('column') 将某一列设置为新的索引,或者使用 df.reset_index(drop=True) 取消默认索引。
相关问题
dataframe按默认索引排序
可以使用`sort_index()`方法按照默认索引排序,例如:
```python
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 4, 2], 'B': [3, 1, 2]})
print(df)
# Output:
# A B
# 0 1 3
# 1 4 1
# 2 2 2
sorted_df = df.sort_index()
print(sorted_df)
# Output:
# A B
# 0 1 3
# 1 4 1
# 2 2 2
```
默认情况下,`sort_index()`方法会按照行索引进行排序。如果要按照列索引排序,可以使用`axis`参数指定为`1`,例如:
```python
sorted_df = df.sort_index(axis=1)
print(sorted_df)
# Output:
# A B
# 0 1 3
# 1 4 1
# 2 2 2
```
这样就按照列索引排序了。
DataFrame取消索引值
您可以使用reset_index()函数来取消DataFrame的索引值。该函数将把索引值作为一个名称为“index”的新列添加到DataFrame中,然后重新设置索引值。示例代码如下:
```
import pandas as pd
# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
'age': [25, 30, 35],
'gender': ['F', 'M', 'M']})
# 显示原始的DataFrame
print("原始的DataFrame:")
print(df)
# 取消索引值
df = df.reset_index()
# 显示取消索引值后的DataFrame
print("\n取消索引值后的DataFrame:")
print(df)
```
输出结果为:
```
原始的DataFrame:
name age gender
0 Alice 25 F
1 Bob 30 M
2 Charlie 35 M
取消索引值后的DataFrame:
index name age gender
0 0 Alice 25 F
1 1 Bob 30 M
2 2 Charlie 35 M
```