Python 用熊猫中的自定义索引替换数字索引

我有这样一个数据帧：

    ip        name
 0  10.1.1.1  aa
 1  10.1.1.2  bb

我要删除索引列并为索引设置ip：

ip         name
10.1.1.1   aa
10.1.1.2   bb

---

重置索引（）和df.index.name不工作…

设置所需值并删除当前值：

df.set_index('ip', drop=True)

正如其中一条评论所指出的，要在原地进行更改，您可以使用：

df.set_index('ip', drop=True, inplace=True)

或

---

设置所需电流和下降电流：

df.set_index('ip', drop=True)

正如其中一条评论所指出的，要在原地进行更改，您可以使用：

df.set_index('ip', drop=True, inplace=True)

或

---

df.set\u index（'ip'）

-之前已回答。需要

df=df.set\u index（'ip'）

set\u index（'ip'）不工作。因为print df.index.name是None，df还有第三列，数据框是

df

，所以你可以使用

df.reset\u index（drop=True，inplace=True）

df=df.set\u index（'ip'）

@akilat90你能写下接受这个的答案吗？

df.set\u index（'ip'））

-以前已回答过。需要

df=df。设置索引（“ip”）

set\u索引（“ip”）不工作。因为print df.index.name是None，df还有第三列，数据框是

df

，所以你可以使用

df.reset\u index（drop=True，inplace=True）

df=df.set\u index（'ip'）

@akilat90你能写下接受这个的答案吗？set\u index（'ip'）不起作用。因为print df.index.name为None，并且df还有第三个columnset_index（'ip'）不工作。因为print df.index.name是None，df还有第三列