如何在从CSV文件读入的数据帧中去掉“Unnamed:0”列？
我有这样一种情况，有时当我从df读取csv时，我会得到一个不需要的索引列，名为unnamed:0。
file.csv
,A,B,C
0,1,2,3
1,4,5,6
2,7,8,9
CSV是通过以下方式读取的：
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！有人知道如何摆脱这个吗？
共有3个答案
要使用所有未命名列，还可以使用正则表达式，例如df.drop（df.filter（regex=“Unname”）、axis=1、inplace=True）
这通常是由于CSV与（未命名）索引（RangeIndex）一起保存所致。
（实际上，在保存数据帧时需要进行修复，但这并不总是一个选项。）
在我看来，最简单的解决方案是读取未命名列作为索引。为pd.read\u csv指定一个index\u col=[0]参数，这将在第一列中作为索引读取。（注意方括号）。
df = pd.DataFrame('x', index=range(5), columns=list('abc'))
df
a b c
0 x x x
1 x x x
2 x x x
3 x x x
4 x x x
# Save DataFrame to CSV.
df.to_csv('file.csv')
pd.read_csv('file.csv')
Unnamed: 0 a b c
0 0 x x x
1 1 x x x
2 2 x x x
3 3 x x x
4 4 x x x
# Now try this again, with the extra argument.
pd.read_csv('file.csv', index_col=[0])
a b c
0 x x x
1 x x x
2 x x x
3 x x x
4 x x x
注意
如果输出CSV是在pandas中创建的，如果您的数据帧没有索引开始，您可以首先使用index=False来避免这种情况：
df.to_csv('file.csv', index=False)
但如上所述，这并不总是一种选择。
如果您无法修改代码来读取/写入CSV文件，您可以通过使用str.match过滤来删除该列：
df
Unnamed: 0 a b c
0 0 x x x
1 1 x x x
2 2 x x x
3 3 x x x
4 4 x x x
df.columns
# Index(['Unnamed: 0', 'a', 'b', 'c'], dtype='object')
df.columns.str.match('Unnamed')
# array([ True, False, False, False])
df.loc[:, ~df.columns.str.match('Unnamed')]
a b c
0 x x x
1 x x x
2 x x x
3 x x x
4 x x x
这是索引列，传递pd.to_csv（…，index=False）若不首先写出未命名的索引列，请参阅to_csv（）文档。
例子：
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
您还可以通过传递index\u col=0，选择性地告诉read\u csv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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