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))

简单地删除列使用:del df['column_name']

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)

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。

根据我的经验，有很多原因可能不希望将该列设置为index_col =[0]，正如上面许多人建议的那样。例如，它可能包含混乱的索引值，因为数据在没有df.reset_index(drop=True)的情况下被索引或排序后保存到csv，导致立即混乱。

因此，如果你知道文件有这一列，而你不想要它，根据最初的问题，最简单的一行解决方案是:

Df = pd.read_csv('file.csv')。下降(列=['匿名:0 '])

or

df = pd.read_csv（'file.csv'，index_col=[0]）.reset_index（drop=True）

简单地这样做:

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