pandas存储csv文件后后再读取去除第一列的Unnamed: 0_pandas读取csv怎么把第一列去掉

当你使用 to_csv 方法将 DataFrame 存储到 CSV 文件中时，如果没有特别指定，Pandas 会将 DataFrame 的索引也保存为 CSV 文件的第一列。读取该 CSV 文件时，这一列通常会被命名为 “Unnamed: 0”。为了去掉这一列，你可以在读取 CSV 文件时指定 index_col=0，这样 Pandas 会将第一列作为索引，从而避免 “Unnamed: 0” 的出现。后面还有第二种方式，在存储CSV文件的时候指定index=False参数。

示例代码

以下是一个完整的示例，包括如何存储 DataFrame 到 CSV 文件、读取时去掉 “Unnamed: 0” 列的方法：

1. 存储 DataFrame 到 CSV 文件

import pandas as pd

# 创建示例 DataFrame
data = {
    'A': [1, 2, 3, 4],
    'B': [10, 20, 30, 40],
    'C': [100, 200, 300, 400]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 将 DataFrame 存储到 CSV 文件中
df.to_csv('example.csv')
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2. 读取 CSV 文件并去掉 “Unnamed: 0” 列

import pandas as pd

# 读取 CSV 文件，并将第一列作为索引
df = pd.read_csv('example.csv', index_col=0)

print(df)
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这样做会读取 CSV 文件并将第一列作为索引，从而避免 “Unnamed: 0” 列的出现。

示例说明

假设 example.csv 文件的内容如下：

,A,B,C
0,1,10,100
1,2,20,200
2,3,30,300
3,4,40,400
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使用 index_col=0 读取文件后，DataFrame 的内容如下：

   A   B    C
0  1  10  100
1  2  20  200
2  3  30  300
3  4  40  400
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额外说明

如果你不希望将索引存储到 CSV 文件中，可以在使用 to_csv 方法时设置 index=False：

# 将 DataFrame 存储到 CSV 文件中，不包含索引
df.to_csv('example.csv', index=False)
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这样存储的 CSV 文件将不包含索引列，再次读取时也不会出现 “Unnamed: 0” 列：

# 读取 CSV 文件，不需要指定 index_col 参数
df = pd.read_csv('example.csv')

print(df)
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总结

• 方法1：读取 CSV 文件时使用 index_col=0 参数，将第一列作为索引。
• 方法2：存储 CSV 文件时使用 index=False 参数，不包含索引列。

这两种方法都可以避免读取 CSV 文件时出现 “Unnamed: 0” 列。