删除pandas中产生Unnamed:0列的操作

我们在数据处理，往往不小心，pandas会“主动”加上行和列的名称，我现在就遇到了这个问题。

这个是pandas中to_csv生成的数据各种拼接之后的最终数据（默认参数，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

我们可以看到，第一列 unnamed：0 ，第三列unnamed：0，这两列是我们不想需要的数据，产生原因是我们在生成csv文件的时候，采用的是默认参数，我们可以在生成csv时候，可以使用下面参数解决这一个问题。

to_csv()时候，设置index=false。或者加上index=true, index_label="id"

另外有其他同学会说了，我不想重复的再进行一遍数据处理工作，我就想在我们生成这个csv中处理，一样是可以的，事实是我也是这么做的。

import pandas as pd 
data = pd.read_csv('finaldata.csv')
print('一共有多少个样本呢？', len(data))
print('展示样本前4个数据')
print(data.head())
print('打印样本集的其他详细信息：')
print(data.info())
print('=============================开始处理：==============================')
newdata = data.loc[:, ~data.columns.str.contains('^unnamed')]
print(newdata.head())
newdata.to_csv('myvecdata.csv', index=false)

别忘了index=false，不然又生成一列新的这个不讨人喜欢的东西了。列处理也是一样，有参数column=false，不再赘述。

最后效果：

=============================开始处理：==============================
    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
 

补充：【pandas】pandas每次使用append追加行时都生成一个unnamed列

pandas每次使用append追加行时多出一个unnamed列！

解决办法：

追加行数据前，read_csv函数读取数据时， 增加 index_col 参数，指定哪一行为索引行。

如：

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

以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教。