删除pandas中产生Unnamed:0列的操作
更新时间：2021年03月27日 09:05:00 作者：敲代码的乔帮主
这篇文章主要介绍了删除pandas中产生Unnamed:0列的操作，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
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脚本之家。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教。
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