pandas如何刪除沒有列名的列淺析
前言
實際工作中,偶爾遇到如下情況,例如使用Pandas計算如下相關(guān)系數(shù),并把結(jié)果寫入Excel文件中。
correlations = df.corr(method='pearson',min_periods=1) #計算特征之間的相關(guān)系數(shù)矩陣
correlations.to_excel('dcorr202002.xlsx')
當(dāng)再次讀取Excel文件時,出現(xiàn)了沒有列名的列。
import pandas as pd
correlations= pd.read_excel('dcorr202002.xlsx')
correlations

沒有列名一般是說原表中沒有列名,但在pandas讀出來的時候是有列名的,一般的命名規(guī)則為:
Unnamed:x
x-表示未命名或重名的第x個列。
如何刪除這個沒有列名的列呢?
方法一:通過篩選列的方式,留存正常的列。
print(correlations.columns)
col = correlations.columns.tolist()
col.remove('Unnamed: 0')
print(col)
correlations1 = correlations[col]
correlations1
?Index(['Unnamed: 0', '最近余額比', '客戶會員天數(shù)', '累計消費額', '間隔天數(shù)斜率', '間隔時間標(biāo)準(zhǔn)差',
? ?'最近交易間隔天數(shù)', '余額斜率', '余額標(biāo)準(zhǔn)差', '最近月份消費比'],
? dtype='object')
?['最近余額比', '客戶會員天數(shù)', '累計消費額', '間隔天數(shù)斜率', '間隔時間標(biāo)準(zhǔn)差', '最近交易間隔天數(shù)',
?'余額斜率', '余額標(biāo)準(zhǔn)差', '最近月份消費比']

方法二:直接刪除列。
correlations2 = correlations.drop(columns='Unnamed: 0') correlations2
結(jié)果同上,略。
pandas刪除列名中包含某些字符的列
>>> df = df[df.columns.drop(list(df.filter(regex='Test')))]
總結(jié)
到此這篇關(guān)于pandas如何刪除沒有列名的列的文章就介紹到這了,更多相關(guān)pandas刪除沒列名的列內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!
相關(guān)文章
python實現(xiàn)數(shù)據(jù)清洗(缺失值與異常值處理)
今天小編就為大家分享一篇python實現(xiàn)數(shù)據(jù)清洗(缺失值與異常值處理),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2019-12-12
Python中for循環(huán)語句實戰(zhàn)案例
這篇文章主要給大家介紹了關(guān)于Python中for循環(huán)語句的相關(guān)資料,python中for循環(huán)一般用來迭代字符串,列表,元組等,當(dāng)for循環(huán)用于迭代時不需要考慮循環(huán)次數(shù),循環(huán)次數(shù)由后面的對象長度來決定,需要的朋友可以參考下2023-09-09
django 刪除數(shù)據(jù)庫表后重新同步的方法
今天小編就為大家分享一篇django 刪除數(shù)據(jù)庫表后重新同步的方法,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2018-05-05
pandas如何優(yōu)雅的列轉(zhuǎn)行及行轉(zhuǎn)列詳解
我們在做數(shù)據(jù)處理的時候遇到pandas列轉(zhuǎn)行的問題,這篇文章主要給大家介紹了關(guān)于pandas如何優(yōu)雅的列轉(zhuǎn)行及行轉(zhuǎn)列的相關(guān)資料,文中通過實例代碼介紹的非常詳細(xì),需要的朋友可以參考下2021-12-12

