如何删除或禁用 pandas 数据框中的索引?
我正在从“python 用于数据分析”一书中学习 pandas,并且我已经知道我可以使用 dataframe.drop 删除一列或一行。但我没有找到任何关于禁用所有索引的信息。
最佳答案
df.values
为您提供不带索引的原始 NumPy ndarray
。
>>> df
x y
0 4 GE
1 1 RE
2 1 AE
3 4 CD
>>> df.values
array([[4, 'GE'],
[1, 'RE'],
[1, 'AE'],
[4, 'CD']], dtype=object)
你不能有一个没有索引的 DataFrame,它们是 DataFrame 的全部内容:)
但要明确一点,这个操作不是就地:
>>> df.values is df.values
False
DataFrame 将数据保存在按类型分组的二维数组中,因此当您想要整个数据帧时,它必须找到所有 dtype 的 LCD 并构造该类型的二维数组。
要使用旧数据帧的值实例化一个新数据帧,只需将旧数据帧传递给新数据帧的构造函数,不会复制任何数据,相同的数据结构将被重用:
>>> df1 = pd.DataFrame([[1, 2], [3, 4]])
>>> df2 = pd.DataFrame(df1)
>>> df2.iloc[0,0] = 42
>>> df1
0 1
0 42 2
1 3 4
但你可以显式指定copy
参数:
>>> df1 = pd.DataFrame([[1, 2], [3, 4]])
>>> df2 = pd.DataFrame(df1, copy=True)
>>> df2.iloc[0,0] = 42
>>> df1
0 1
0 1 2
1 3 4
关于python - 禁用索引 Pandas 数据框,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/18290123/