Pandas 重新索引数据框问题

假设我有以下数据框，

         A       B
0  1986-87  232131
1  1987-88  564564
2  1988-89  123125
               ...

等等。

我正在尝试重新索引<myFrame>.set_index('A')，这样我就得到

                B
  1986-87  232131
  1987-88  564564
  1988-89  123125

但我不断得到这个：

               B
       A       
 1986-87  232131
 1987-88  564564
 1988-89  123125

这很烦人，因为我尝试了其他重新索引方法。我不确定是什么A实际上代表的是因为它没有出现在<myFrame>.columns or <myFrame>.index和做<myFrame>['B'][0]给我232131，那么什么是A在这个重新索引的数据框中，我怎样才能从一开始就正确索引或摆脱这个奇怪的A在错误地重新索引数据框中。

您需要重置索引的 name/names 属性：

df.index.names = [None]

Example:

In [11]: df = pd.DataFrame([[1, 2], [3, 4]], columns=['A', 'B']).set_index('A')

In [12]: df
Out[12]: 
   B
A   
1  2
3  4

In [13]: df.index.names = [None]

In [14]: df
Out[14]: 
   B
1  2
3  4

这些名称描述了索引，并赋予索引一些含义，并且还区分索引中的不同级别（在 MultiIndex 中）。

正如 @DSM 指出的，这样做需要您自担风险，如果您想重置索引，这会丢失信息：

In [15]: df.reset_index() # col_fill=['A', 'B'])
Out[15]: 
   index  B
0      1  2
1      3  4

但是，您可以手动 col_fill 名称：

In [16]: df.reset_index(col_fill=['A'])
Out[16]: 
   A  B
0  1  2
1  3  4