如何摆脱熊猫DataFrame中的“未命名：0”列？
我遇到一种情况，有时当我csv从中读取时，会df得到一个不需要的类似索引的列，名为unnamed:0。
file.csv
,A,B,C
0,1,2,3
1,4,5,6
2,7,8,9
CSV读取与此：
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
这很烦人！有谁知道如何摆脱这一点？
问题答案：
这是索引列，请通过传递index=False以免将其写出，请参阅文档
例：
In [37]:
df = pd.DataFrame(np.random.randn(5,3), columns=list('abc'))
pd.read_csv(io.StringIO(df.to_csv()))
Out[37]:
Unnamed: 0 a b c
0 0 0.109066 -1.112704 -0.545209
1 1 0.447114 1.525341 0.317252
2 2 0.507495 0.137863 0.886283
3 3 1.452867 1.888363 1.168101
4 4 0.901371 -0.704805 0.088335
与之比较：
In [38]:
pd.read_csv(io.StringIO(df.to_csv(index=False)))
Out[38]:
a b c
0 0.109066 -1.112704 -0.545209
1 0.447114 1.525341 0.317252
2 0.507495 0.137863 0.886283
3 1.452867 1.888363 1.168101
4 0.901371 -0.704805 0.088335
您还可以选择read_csv通过传递index_col=0以下内容来判断第一列是索引列：
In [40]:
pd.read_csv(io.StringIO(df.to_csv()), index_col=0)
Out[40]:
a b c
0 0.109066 -1.112704 -0.545209
1 0.447114 1.525341 0.317252
2 0.507495 0.137863 0.886283
3 1.452867 1.888363 1.168101
4 0.901371 -0.704805 0.088335
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