如何在熊猫中的多维列表上设置列和行索引

Question

我有一组从 Google 表格中检索的数据。它以以下格式返回：

[['Incident Severity', '# of Incidents by Severity'], ['Sev 1', '0'], ['Sev 2', '0'], ['Sev 3', '3'], ['Sev 4', '2']]

我已经使用 from_records 将它导入到 Pandas 中，它使用 df.head() 为我提供了以下信息：

                   0                           1
0  Incident Severity  # of Incidents by Severity
1              Sev 1                           0
2              Sev 2                           0
3              Sev 3                           3
4              Sev 4                           2

但是第一行需要设置为标题，第一列应该是索引。我已设法通过执行以下操作更改列标题：

df.columns = df.iloc[0]
df = df.reindex(df.index.drop(0))

这给了我：

0 Incident Severity # of Incidents by Severity
1             Sev 1                          0
2             Sev 2                          0
3             Sev 3                          3
4             Sev 4                          2

如何删除第一个索引列，以便最终得到下表：

Incident Severity # of Incidents by Severity
            Sev 1                          0
            Sev 2                          0
            Sev 3                          3
            Sev 4                          2

我对 pandas 和数据框很陌生，所以如果我遗漏了一些明显的东西，请原谅我。我已经尝试谷歌它，但没有找到我需要知道的！

Answer 1

使用列表索引创建DataFrame：

L = [['Incident Severity', '# of Incidents by Severity'],
      ['Sev 1', '0'],
      ['Sev 2', '0'], 
      ['Sev 3', '3'], 
      ['Sev 4', '2']]

df = pd.DataFrame(L[1:], columns=L[0])
print (df)

  Incident Severity # of Incidents by Severity
0             Sev 1                          0
1             Sev 2                          0
2             Sev 3                          3
3             Sev 4                          2

无法删除索引，一种解决方案（非常糟糕）是将索引转换为空值：

df.index = [''] * len(df)
print (df)
 Incident Severity # of Incidents by Severity
             Sev 1                          0
             Sev 2                          0
             Sev 3                          3
             Sev 4                          2

但是如果需要写入没有索引的DataFrame到文件添加参数index=False到to_csv:

print (df.to_csv(index=False))
Incident Severity,# of Incidents by Severity
Sev 1,0
Sev 2,0
Sev 3,3
Sev 4,2