Question

标题中的概率。的exaple：

x=[('a','a','c') for i in range(5)]
df = DataFrame(x,columns=['col1','col2','col3'])
df.to_csv('test.csv')
df1 = read_csv('test.csv')

   Unnamed: 0 col1 col2 col3
0           0    a    a    c
1           1    a    a    c
2           2    a    a    c
3           3    a    a    c
4           4    a    a    c

原因似乎是在保存数据帧时，也会写入索引列，标题中没有名称。然后当您再次加载csv时，它将索引列作为未命名列加载。这是一个错误吗？如何避免使用索引编写csv，或者在读取时删除未命名的列？

Answer 1

您可以通过index和index_label parameters of to_csv删除行标签。

Answer 2

这些不对称，因为定位会导致csv格式存在歧义。您需要在回读中指定index_col

In [1]: x=[('a','a','c') for i in range(5)]

In [2]: df = DataFrame(x,columns=['col1','col2','col3'])

In [3]: df.to_csv('test.csv')

In [4]: !cat test.csv
,col1,col2,col3
0,a,a,c
1,a,a,c
2,a,a,c
3,a,a,c
4,a,a,c

In [5]: pd.read_csv('test.csv',index_col=0)
Out[5]: 
  col1 col2 col3
0    a    a    c
1    a    a    c
2    a    a    c
3    a    a    c
4    a    a    c

这与上面的内容非常相似，'foo'是列还是索引？

In [6]: df.index.name = 'foo'

In [7]: df.to_csv('test.csv')

In [8]: !cat test.csv
foo,col1,col2,col3
0,a,a,c
1,a,a,c
2,a,a,c
3,a,a,c
4,a,a,c

Answer 3

您可以使用cols参数明确指定要写入的列。

Answer 4

那是如何使用索引的 df.to_csv('test.csv', index_label=False) 但是对我来说，当我尝试提交给Kaggle时，它会返回错误＆＃34;错误：记录1有3列但预期为2＆＃34;所以我用this code解决了它。

将数据框保存和加载到csv会导致未命名的列

4 个答案: