我有一种情况,有时当我从df读取csv时,我会得到一个不需要的类似索引的列,名为无名:0。

file.csv

,A,B,C
0,1,2,3
1,4,5,6
2,7,8,9

CSV是这样读取的:

pd.read_csv('file.csv')

   Unnamed: 0  A  B  C
0           0  1  2  3
1           1  4  5  6
2           2  7  8  9

这太烦人了!有人知道怎么处理吗?


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简单地删除列使用:del df['column_name']

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简单地删除列使用:del df['column_name']

from IPython.display import display
import pandas as pd
import io


df = pd.read_csv('file.csv',index_col=[0])
df = pd.read_csv(io.StringIO(df.to_csv(index=False)))
display(df.head(5))

在使用df.to_csv()时,一个不知道索引是否已被写入的解决方案如下所示:

df = pd.read_csv(file_name)
if 'Unnamed: 0' in df.columns:
    df.drop('Unnamed: 0', axis=1, inplace=True)

如果没有写入索引,则index_col=[0]将使用第一列作为索引,这是我们不希望看到的行为。

要获得所有未命名列,你也可以使用正则表达式,如df.drop(df.filter(regex="Unname"),axis=1, inplace=True)

简单地这样做:

df = df.loc[:, ~df.columns.str.contains('^Unnamed')]