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Pandas - 删除列索引的标签

pythonpandasdataframe
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我有一个如下的数据框：

I have a dataframe as follows:

PLEASE_REMOVE  2013  2014  2015
 THIS_IS_EASY
-------------------------------
          Bob     0     3     4
         Mary     2     3     6
年份（2013、2014、2015）是列索引标签。姓名（Mary、Bob）是行索引标签。
我成功地为行索引和列索引获取了标签。
使用 df.index.names =[''] 可以删除 "THIS_IS_EASY" 部分。
如何删除 "PLEASE_REMOVE" 部分？
期望输出为：
               2013  2014  2015
 -------------------------------
          Bob     0     3     4
         Mary     2     3     6
你的数据源和示例代码是什么？ - misterflister
5个回答
40

针对pandas 1.x的新答案，由Ian Logie提交

df.columns.name = None

2018年10月的旧回答

只需删除列名：

del df.columns.name

此外，请注意df.index.names = ['']与del df.index.name并不完全相同。

5
好的，我会尽力进行翻译：这个方法行得通，我转而使用了 del df.index.name，现在我意识到它给了我一个更正确的解决方案。 - user9588528
这个在多重索引上能用吗？我收到了“AttributeError: name”的错误。 - user-2147482637
@user-2147482637，可以使用MultiIndex.rename()来实现。例如，如果df有2个索引级别，您可以使用以下代码将最外层级别（level=0）重命名为“new_level_name”：df.index = df.index.rename('new_level_name', level=0)。 - Peter Leimbigler
2
这似乎在Pandas 1.0.3中出现了问题，现在这是最佳答案。 - rysqui
如果您在可视化数据框（例如在Jupyter笔记本中）时仍然看到“none”或“NAN”，那么可以尝试以下操作。我从这个解决方案中发现最好的方法是将df.columns.name=''添加到代码中。 - Elias
1
在1.2.4版本中，df.columns.name会抛出错误。正确的写法是df.columns.names，并且它不接受单个值，而是期望像df.columns.names = [None, None]这样的列表，如果你有多个标题。如果要删除索引标签，你需要单独使用temp_df.rename_axis(None, inplace=True)。 - shiv
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1
不是所有的东西都会被移除。这只会因为默认设置而在原始帖子中的示例中消除“THIS IS EASY”。使用df = df.rename_axis(None, axis=1)或df = df.rename_axis(None, axis="columns")来删除列的整体名称，即原始帖子中的“PLEASE REMOVE”。 - Alper
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在Pandas 1.0.3中，以下内容有效：
df.columns.name = None

上面的“被接受的答案”，即del df.columns.name，会导致错误：“AttributeError: can't delete attribute”。请注意保留HTML标签。
2
在Pandas 1.0.3中，原来的回答不再适用。@Ian Logie你说得对。 - Eiffelbear
编辑了我的答案（该答案在2018年10月被接受）以反映正确的方法来删除列索引的名称。感谢@IanLogie！ - Peter Leimbigler
4

在 Pandas 1.0.3 中，我使用了以下代码：

df.rename_axis(None, axis = 1)
2

columns.name无法使用，因为发布者想要删除索引名称。

df.index.name = None
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