Dataframe是Pandas庫中極為常用的數據結構之一，在處理數據時可以高效地進行數據清洗、拆分和提取等操作。而將dataframe轉換為json格式也是數據分析中常見的需求之一。本文將介紹如何將dataframe轉為json，同時去除其中的索引。

下面是代碼具體實現過程：

import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv')      # 將csv文件讀取成dataframe
json_str = df.to_json(orient='records', force_ascii=False)    # 將dataframe轉為json，并用records表示的方式存儲
json_data = json.loads(json_str)      # 將json字符串轉為python中的json對象
final_list = []           # 創建一個空list，用于存儲去除索引的json數據
for data in json_data:
final_list.append(data.values())    # 取出字典中的值，即去除索引
final_json = json.dumps(final_list, ensure_ascii=False)     # 將去除索引后的數據轉為json字符串格式

這段代碼的主要作用是：讀取一個csv文件，將dataframe轉換為json格式，并去除其中的索引。其中，to_json函數的參數orient表示轉換后的json格式，force_ascii=False表示不使用ASCII碼轉換，使得輸出中的漢字和特殊字符更具可讀性。

除此之外，我們建立了一個空list，用于存儲去除索引后的json數據，然后循環遍歷原始的json對象，將其中的值取出，即去除其中的索引。最后，將去除索引后的數據再次轉換為json格式。

通過以上代碼的執行，我們可以將dataframe轉換為去除索引的json格式，這有助于我們更方便地組織和利用數據。