Solución:
Solo necesitas eliminar index name
, usar rename_axis
(nuevo en pandas
0.18.0
):
print (reshaped_df)
sale_product_id 1 8 52 312 315
sale_user_id
1 1 1 1 5 1
print (reshaped_df.index.name)
sale_user_id
print (reshaped_df.rename_axis(None))
sale_product_id 1 8 52 312 315
1 1 1 1 5 1
Otra solución que funciona en pandas a continuación. 0.18.0
:
reshaped_df.index.name = None
print (reshaped_df)
sale_product_id 1 8 52 312 315
1 1 1 1 5 1
Si es necesario eliminar columns name
además:
print (reshaped_df.columns.name)
sale_product_id
print (reshaped_df.rename_axis(None).rename_axis(None, axis=1))
1 8 52 312 315
1 1 1 1 5 1
Otra solución:
reshaped_df.columns.name = None
reshaped_df.index.name = None
print (reshaped_df)
1 8 52 312 315
1 1 1 1 5 1
EDITAR por comentario:
Necesitas reset_index
con parámetro drop=True
:
reshaped_df = reshaped_df.reset_index(drop=True)
print (reshaped_df)
sale_product_id 1 8 52 312 315
0 1 1 1 5 1
#if need reset index nad remove column name
reshaped_df = reshaped_df.reset_index(drop=True).rename_axis(None, axis=1)
print (reshaped_df)
1 8 52 312 315
0 1 1 1 5 1
Si es necesario, elimine solo el nombre de la columna:
reshaped_df = reshaped_df.rename_axis(None, axis=1)
print (reshaped_df)
1 8 52 312 315
sale_user_id
1 1 1 1 5 1
Edición 1:
Entonces, si es necesario, cree una nueva columna desde index
y quitar columns names
:
reshaped_df = reshaped_df.rename_axis(None, axis=1).reset_index()
print (reshaped_df)
sale_user_id 1 8 52 312 315
0 1 1 1 1 5 1
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