你看到的 `0, 1, 2, 3, 4...` 是 **Pandas DataFrame 的默认行索引（index）**，当你直接打印或使用 `print(df)` 时，它会连同数据一起显示出来。 --- ✅ **去除方法：** ### 方法一：重置索引并丢弃原索引（推荐） 如果你希望“彻底去掉”这些数字，并且不保留它们作为列： ```python df = df.reset_index(drop=True) ``` > ✅ 这会生成一个新的从 0 开始的连续整数索引，同时**删除原来的索引列**。但注意：这并不会“隐藏”索引，只是重置它 —— 如果你仍然不想看到任何索引号，请看方法二。 --- ### 方法二：打印时不显示索引（最常用！） 如果你只是想**在输出时不显示索引**，而不是修改数据结构本身： #### 方式 A：使用 `.to_string(index=False)` ```python print(df.to_string(index=False)) ``` #### 方式 B：设置 Pandas 显示选项（全局生效） ```python import pandas as pd pd.set_option('display.max_rows', None) # 可选：显示所有行 pd.set_option('display.max_columns', None) pd.set_option('display.width', None) pd.set_option('display.colheader_justify', 'center') # 关键设置：不显示索引 pd.set_option('display.index', False) # ❗️这个选项不存在！别用！ # 正确做法是：每次打印时用 to_string(index=False) ``` ️ 注意：**Pandas 没有全局设置可以永久隐藏索引显示**，所以最稳妥的方式是在每次打印时使用： ```python print(df.to_string(index=False)) ``` 或者如果你用的是 Jupyter Notebook / VS Code 交互式环境，也可以： ```python df.style.hide(axis="index") # 仅适用于 Styler 对象，用于 HTML 渲染 ``` --- ### 方法三：转换为列表或字典（完全脱离 DataFrame 结构） 如果你不需要 DataFrame 的结构，只想纯文本输出： ```python for row in df.itertuples(index=False): print(row) ``` 或者： ```python print(df.values) # 输出 numpy 数组，无索引 ``` --- ## 🎯 针对你的截图场景建议： 你运行的是 `excel_read.py`，很可能代码类似： ```python import pandas as pd df = pd.read_excel("xxx.xlsx") print(df) # ← 这里显示了 0,1,2,3,4... ``` 👉 改成： ```python print(df.to_string(index=False)) ``` 这样就不会再看到左边的 `0,1,2,3,4...` 了！ --- ## 💡 额外提示： 如果你想把索引变成某一列（比如时间戳），然后再删掉原始索引： ```python df['original_index'] = df.index # 保存原索引到新列 df = df.reset_index(drop=True) # 重置索引为 0,1,2... # 然后你可以选择是否删除 original_index 列 ``` --- ✅ 总结： | 目标 | 方法 | |------|------| | 打印时不显示索引 | `print(df.to_string(index=False))` | | 永久移除索引并重设 | `df = df.reset_index(drop=True)` | | 完全脱离 DataFrame 结构 | `print(df.values)` 或遍历 `itertuples(index=False)` | --- 📌 **最终推荐解决方案（针对你的情况）：** 在你的 `excel_read.py` 中，找到 `print(df)` 那一行，改为： ```python print(df.to_string(index=False)) ``` 即可完美去除左侧的 `0,1,2,3,4...`！ 如有更多上下文（如完整代码），可进一步优化方案 😊