Pandas：附加现有的CSV文件，额外的列

Question

我尝试创建csv文件，保存，稍后再读取，然后将（concat）数据添加到底部 - 并多次执行此过程。例如，我的设置是：

import pandas as pd

df3 = pd.DataFrame(columns=('col1','col2'))
df3.to_csv('example.csv', sep=',')
print(df3)

生成一个空白的csv文件，只包含看起来像这样的列标题（这就是我想要的数据）：

Empty DataFrame
Columns: [col1, col2]
Index: []

然后，我生成一个包含行信息（索引）的新数据框，打开旧的（df3）csv文件，并将.concat()打开到文件中。

df1 = pd.DataFrame({'col1':list("abc"),'col2':list("def")})
df3 = pd.read_csv('example.csv', sep=',')
print(df3)
print(df1)
df3 = pd.concat([df3, df1], ignore_index=True)
print(df3)
df3.to_csv('example.csv', sep=',')

但是当我阅读example.csv文件（df3）时，它实际上会生成一个如下所示的数据框：

Empty DataFrame
Columns: [Unnamed: 0, col1, col2]
Index: []

现在有一个额外的专栏。

我的实际代码限制了.read_csv / .to_csv并且它会引发错误，因为我尝试读取/写入的内容并不是我发送的内容（我不是＆＃ 39; t think）。

我尝试在方法中添加ignore_index=True，但是并没有这样做。我还试着准确回读我的内容，但它仍会生成Unnamed列。

列中的错误数据有一些信息here - 不是很重要。

显然有一个简单的答案，我无法弄清楚。

Answer 1

当您将csv文件读入df3时，您可以使用

df3 = pd.read_csv('example.csv', sep=',', index_col=0)

然后你将没有未命名的专栏。