刪除pandas中產(chǎn)生Unnamed:0列的操作

更新時間：2021年03月27日 09:05:00 作者：敲代碼的喬幫主

這篇文章主要介紹了刪除pandas中產(chǎn)生Unnamed:0列的操作，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧

我們在數(shù)據(jù)處理，往往不小心，pandas會“主動”加上行和列的名稱，我現(xiàn)在就遇到了這個問題。

這個是pandas中to_csv生成的數(shù)據(jù)各種拼接之后的最終數(shù)據(jù)（默認參數(shù)，index=True,column=True）

Unnamed: 0   ip Unnamed: 0.1 ...  766  767 class
0   0 google.com    0 ... 0.376452 0.148091  0
1   1 facebook.com    1 ... -0.044634 -0.180167  0
2   2 youtube.com    2 ... 0.172028 0.002102  0
3   3  yahoo.com    3 ... 0.286067 -0.269647  0
4   4  baidu.com    4 ... 0.034892 0.445554  0

我們可以看到，第一列 Unnamed：0 ，第三列Unnamed：0，這兩列是我們不想需要的數(shù)據(jù)，產(chǎn)生原因是我們在生成csv文件的時候，采用的是默認參數(shù)，我們可以在生成csv時候，可以使用下面參數(shù)解決這一個問題。

to_csv()時候，設置index=False。或者加上index=True, index_label="id"

另外有其他同學會說了，我不想重復的再進行一遍數(shù)據(jù)處理工作，我就想在我們生成這個CSV中處理，一樣是可以的，事實是我也是這么做的。

import pandas as pd 
data = pd.read_csv('finalData.csv')
print('一共有多少個樣本呢？', len(data))
print('展示樣本前4個數(shù)據(jù)')
print(data.head())
print('打印樣本集的其他詳細信息：')
print(data.info())
print('=============================開始處理：==============================')
newData = data.loc[:, ~data.columns.str.contains('^Unnamed')]
print(newData.head())
newData.to_csv('myVecData.csv', index=False)

別忘了index=False，不然又生成一列新的這個不討人喜歡的東西了。列處理也是一樣，有參數(shù)column=False，不再贅述。

最后效果：

=============================開始處理：==============================
    ip   0   1 ...  766  767 class
0 google.com 0.282674 -0.359200 ... 0.376452 0.148091  0
1 facebook.com 0.542586 -0.390693 ... -0.044634 -0.180167  0
2 youtube.com 0.598675 -0.679748 ... 0.172028 0.002102  0
3  yahoo.com 0.212740 -0.823602 ... 0.286067 -0.269647  0
4  baidu.com 0.017386 -0.355357 ... 0.034892 0.445554  0

補充：【pandas】pandas每次使用append追加行時都生成一個Unnamed列

pandas每次使用append追加行時多出一個Unnamed列！

解決辦法：

追加行數(shù)據(jù)前，read_csv函數(shù)讀取數(shù)據(jù)時，增加 index_col 參數(shù)，指定哪一行為索引行。

如：

test = pd.read_csv(filename,index_col=0)

以上為個人經(jīng)驗，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。如有錯誤或未考慮完全的地方，望不吝賜教。

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