我觉得pandas.read_csv
不是df.to_csv
的直接互惠函数,这似乎很奇怪。在此图中,请注意当使用所有默认设置时,原始和最终DataFrame的区别在于"未命名"列。
In [1]: import pandas as pd
In [2]: orig_df = pd.DataFrame({'AAA' : [4,5,6,7], 'BBB' : [10,20,30,40],'CCC' : [100,50,-30,-50]}); orig_df
Out[2]:
AAA BBB CCC
0 4 10 100
1 5 20 50
2 6 30 -30
3 7 40 -50
[4 rows x 3 columns]
In [3]: orig_df.to_csv('test.csv')
In [4]: final_df = pd.read_csv('test.csv'); final_df
Out[4]:
Unnamed: 0 AAA BBB CCC
0 0 4 10 100
1 1 5 20 50
2 2 6 30 -30
3 3 7 40 -50
[4 rows x 4 columns]
似乎默认read_csv
应该是
In [6]: final2_df = pd.read_csv('test.csv', index_col=0); final2_df
Out[7]:
AAA BBB CCC
0 4 10 100
1 5 20 50
2 6 30 -30
3 7 40 -50
[4 rows x 3 columns]
或默认to_csv
应改为
In [8]: df.to_csv('test2.csv', index=False)
当读取时给出
In [9]: pd.read_csv('test2.csv')
Out[9]:
AAA BBB CCC
0 4 10 100
1 5 20 50
2 6 30 -30
3 7 40 -50
[4行×3列]
(也许这应该发送给开发人员,但我真的很感兴趣,为什么这是默认行为。希望它也可以帮助别人避免我的混淆。)
答案 0 :(得分:2)
感谢您提示发布到github页面@EdChum。这导致了pandas.DataFrame.from_csv
函数,它确实是pandas.DataFrame.to_csv
的倒数。
In [6]: final_df = pd.DataFrame.from_csv('test.csv')
In [7]: final_df
Out[7]:
AAA BBB CCC
0 4 10 100
1 5 20 50
2 6 30 -30
3 7 40 -50
[4 rows x 3 columns]