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在Python的數(shù)據(jù)分析庫pandas中，我們經(jīng)常需要處理大量的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)通常以DataFrame的形式存在，而DataFrame的一個重要特性就是它有一個索引（index），在某些情況下，我們可能希望去掉這個索引，例如我們想要將數(shù)據(jù)保存到CSV文件中，或者我們想要將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為numpy數(shù)組，如何去掉pandas DataFrame的索引呢？
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我們需要了解什么是索引，在pandas中，索引是一種用于標識每一行的數(shù)據(jù)的唯一標識符，默認情況下，pandas會為每一行數(shù)據(jù)生成一個唯一的整數(shù)作為索引，我們也可以根據(jù)需要自定義索引，我們可以使用日期、姓名等作為索引。
當我們?nèi)サ羲饕龝r，實際上是將索引列從DataFrame中刪除，這并不會改變數(shù)據(jù)本身，只是改變了數(shù)據(jù)的表現(xiàn)形式，去掉索引后的數(shù)據(jù)仍然可以通過原始的索引值進行訪問。
接下來，我將詳細介紹如何去掉pandas DataFrame的索引。
1、直接去掉索引
最簡單的方法就是直接調(diào)用DataFrame的drop方法，將索引列刪除。
import pandas as pd
創(chuàng)建一個帶有索引的DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}, index=['a', 'b', 'c'])
去掉索引
df_no_index = df.drop(columns='index')
在這個例子中，我們首先創(chuàng)建了一個帶有索引的DataFrame，我們調(diào)用了drop方法，將索引列刪除，注意，這里的columns參數(shù)應(yīng)該是字符串類型，所以我們使用了引號將'index'括起來。
2、將DataFrame轉(zhuǎn)換為字典
另一種去掉索引的方法是將DataFrame轉(zhuǎn)換為字典，字典是一種無序的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，它沒有索引，當我們將DataFrame轉(zhuǎn)換為字典時，索引會被自動去掉。
import pandas as pd
創(chuàng)建一個帶有索引的DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}, index=['a', 'b', 'c'])
將DataFrame轉(zhuǎn)換為字典
df_no_index = df.to_dict()
在這個例子中，我們首先創(chuàng)建了一個帶有索引的DataFrame，我們調(diào)用了to_dict方法，將DataFrame轉(zhuǎn)換為字典，注意，這個方法會將所有的列都轉(zhuǎn)換為字典的值，而不是只有一列，如果你只想要某一列的數(shù)據(jù)，你可以使用to_dict方法的另一個參數(shù)orient來指定方向。orient='list'表示將每一行的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為列表。
3、將DataFrame保存為CSV文件
如果你想要將去掉索引后的DataFrame保存為CSV文件，你可以使用to_csv方法。
import pandas as pd
創(chuàng)建一個帶有索引的DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}, index=['a', 'b', 'c'])
去掉索引
df_no_index = df.drop(columns='index')
將去掉索引后的DataFrame保存為CSV文件
df_no_index.to_csv('output.csv')
在這個例子中，我們首先創(chuàng)建了一個帶有索引的DataFrame，我們調(diào)用了drop方法，將索引列刪除，接著，我們調(diào)用了to_csv方法，將去掉索引后的DataFrame保存為CSV文件，注意，這個方法會將整個DataFrame保存為一個CSV文件，而不是每一行的數(shù)據(jù)分別保存為一個CSV文件，如果你想要每一行的數(shù)據(jù)分別保存為一個CSV文件，你可以使用to_csv方法的另一個參數(shù)mode來指定模式。mode='w'表示覆蓋模式，即如果文件已經(jīng)存在，則先刪除再寫入；如果文件不存在，則直接寫入。
文章標題：pandas存儲去掉索引
標題網(wǎng)址：http://m.fisionsoft.com.cn/article/djpjoes.html
