Python 如何删除行和列的索引名？（轴=0和轴=1）

在一个个人项目中，我玩了一个数据帧，有这样的东西

[1]中的

从随机导入随机
公司=['Google'、'Apple'、'Nike'、'Microsoft']
年份=[2020、2019、2018]
df=pd.DataFrame（列=['Company'，'Year'，'Money']）
迭代器=0
对于公司中的公司：
年份：
df.loc[迭代器]=[公司，年份，随机（）
迭代器+=1
df.set_index（'Year'）.pivot（columns='Company'，values='Money'））
出[1]：
苹果公司谷歌微软耐克公司
年
2018    0.290925    0.568462    0.459147    0.755947
2019    0.919250    0.529112    0.881319    0.700846
2020    0.064253    0.742629    0.232048    0.522739

我想了解

公司

&

年

，这样我的输出就变成

Out[2]：
苹果谷歌微软耐克
2018    0.290925    0.568462    0.459147    0.755947
2019    0.919250    0.529112    0.881319    0.700846
2020    0.064253    0.742629    0.232048    0.522739

我知道原始索引名可以像这样删除：

del df.index.name

df = df.set_index('Year').pivot(columns='Company', values='Money')\
       .rename_axis(index=None, columns=None)

---

但是如何删除列索引名？

只需将列和索引重命名为

None

df.columns.name, df.index.name = None, None

结果

        Apple       Google      Microsoft   Nike
2018    0.385702    0.402060    0.649404    0.640924
2019    0.999002    0.869702    0.129008    0.082098
2020    0.993765    0.402157    0.902664    0.774389

您可以使用以下方法执行此操作：

del df.columns.name

或者两者同时使用

df.rename_axis(index=None, columns=None)

因此，在pivot语句的末尾，将

rename\u axis

方法链接如下：

del df.index.name

df = df.set_index('Year').pivot(columns='Company', values='Money')\
       .rename_axis(index=None, columns=None)

输出：

         Apple    Google  Microsoft      Nike
2018  0.491759  0.102509   0.799196  0.603748
2019  0.640801  0.966476   0.401801  0.928443
2020  0.678182  0.373457   0.524619  0.389381

---

df=df.rename_axis（无，axis=1）

？尝试df=

df.reset_index（）

。请添加一些示例输入和输出数据以获得更好的响应。这只会删除

原始索引\u名称

。但比我做的更好的是，使用

del

对于列索引使用

axis=1

，检查上面的注释

del df.columns.name

？