在使用pandas-profiling时，不建议使用索引作为数据分析的依据。因为索引通常是唯一的，而pandas-profiling主要用于分析数据的特征和关系，而不是索引本身。

一个解决方法是将索引转换为列，然后再使用pandas-profiling进行分析。下面是一个示例代码：

import pandas as pd
import pandas_profiling

# 创建一个DataFrame
data = {'Index': [1, 2, 3, 4, 5],
        'Value': [10, 20, 30, 40, 50]}
df = pd.DataFrame(data)

# 将索引转换为列
df.reset_index(inplace=True)

# 使用pandas-profiling进行分析
profile = pandas_profiling.ProfileReport(df)
profile.to_file(output_file='report.html')

在这个示例中，我们首先创建了一个包含索引和值的DataFrame。然后通过reset_index方法将索引转换为列。最后，我们使用pandas-profiling对转换后的DataFrame进行分析，生成一个报告并保存为HTML文件。

注意：在数据集较大时，转换索引可能会增加内存和计算时间的消耗。因此，在实际应用中，需要根据数据集的大小和分析需求来决定是否转换索引。