Python dataframe去掉索引|极客笔记

Python dataframe去掉索引

在Python的pandas库中，DataFrame是一种二维数据结构，它类似于电子表格或SQL表。每个DataFrame都有一个索引，用于标识行和列。有时候我们需要去掉这个索引，以方便对数据进行处理或展示。本文将介绍如何在DataFrame中去掉索引。

1. 使用reset_index方法

在pandas中，DataFrame提供了一个reset_index方法，可以用来重新设置索引。当我们调用reset_index方法时，原来的索引会被转换为一个普通的列，并且会重新生成一个默认的整数索引。

下面是一个简单的示例，演示如何使用reset_index方法去掉索引：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

print("原始DataFrame:")
print(df)

# 去掉索引
df_reset = df.reset_index(drop=True)

print("\n去掉索引后的DataFrame:")
print(df_reset)

运行上述代码，会得到如下输出：

原始DataFrame:
   A  B
0  1  4
1  2  5
2  3  6

去掉索引后的DataFrame:
   A  B
0  1  4
1  2  5
2  3  6

可以看到，原始的DataFrame具有默认的整数索引，调用reset_index方法后，索引被去掉，只保留了原有的列。

2. 使用drop方法

除了reset_index方法外，我们还可以使用drop方法来删除DataFrame的索引列。drop方法接受一个参数labels，用来指定要删除的索引列的名称。

下面是另一个示例，演示如何使用drop方法去掉索引：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

# 设置一个自定义的索引
df.set_index('A', inplace=True)

print("原始DataFrame:")
print(df)

# 去掉索引
df_drop = df.reset_index(drop=True)

print("\n去掉索引后的DataFrame:")
print(df_drop)

运行上述代码，会得到如下输出：

原始DataFrame:
   B
A   
1  4
2  5
3  6

去掉索引后的DataFrame:
   B
0  4
1  5
2  6

可以看到，我们首先将’A’列设置为索引，然后调用reset_index方法去掉了索引，得到了只保留原有列的DataFrame。

总结

本文介绍了如何在Python的pandas库中去掉DataFrame的索引。通过reset_index和drop方法，我们可以很容易地将索引列转换为普通的列，以方便后续的数据处理或展示。

Python dataframe去掉索引