pandas 中读取和写入csv文件时候出现Unnamed，解决方案

最新推荐文章于 2024-07-12 10:16:26 发布
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分类专栏： python
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在读取csv文件的时候，默认会自动添加新的一列，Unnamed。解决方案：

read_csv（）时候，设置index_col=0即可。

在写入csv文件的时候，默认会自动加入新的一列，Unnamed,解决方案：

to_csv()时候，设置index=False。或者加上index=True, index_label="id"

删除pandas中产生的Unnamed列
CJW的博客
03-23 1万+
在数据处理，如果不注意：pandas会自己帮忙加上行和列的名称。 这是由于pandas中to_excel生成的数据是各种拼接之后的最终数据（默认index=True,column=True） 解决办法： # -*- coding: utf-8 -*- import pandas as pd inputFile = '../data/test.xlsx' # 输入的数据文件 outputFile...
pandas使用read_csv读取数据使用index_col参数移除Unnamed:0数据列、pandas使用read_csv读取压缩格式文件
data+scenario+science+insight
01-19 1068
pandas使用read_csv读取数据使用index_col参数移除Unnamed:0数据列、pandas使用read_csv读取压缩格式文件
pandas（一）：read_csv解决第一列Unnamed问题
Trisyp的博客
08-24 3547
read_csv常用
删除pandas中产生的Unnamed:xx列
CCESARE的博客
11-18 6839
python在使用 pd.read_csv(xxx, sep='\t' ) 读文件时， 结果df中多出了一列Unnamed:38，本来38个字段又多了一个，变成39个字段。 看起来就很烦。 解决方案一： pd.read_csv(path, index_col=0) pd.to_csv(path, index=False) 解决方案二： 用pandas处理数据是，产生了 Unnamed:0 列，解决方案如下： df.loc[ : , ~df.columns.str.contains("..
【Python-Pandas】删除未命名列Unnamed
写代码的犄角旮瘩
03-04 1319
问题起源：由于在上一步中的to.csv函数中，我没有设置删除索引，导致输出的tsv文件中自带了未命名的一列索引，如图：但是这个索引在我的实验中，并不需要(严谨一点，目前不需要)。所以，我希望能够在不改变原来数据类的情况下，删除这个未命名列。
pandas读取外部数据---（1）使用pandas读取和写入csv文件
Jalen big data analysis的博客
12-30 7182
pandas.read_csv()语法及综合案例： 1、使用pandas读取csv文件的全部数据：pd.read_csv("filepath",[encoding='编码']) 2、使用pandas读取csv文件的指定列方法：usecols=[0,1,2,...] 3、使用pandas读取csv文件的指定行方法：[skiprows=n],nrows=m 4、使用pandas写入CSV文件df.to_csv(path_or_buf,[sep=’,’, na_rep=”, ....])
Pandas读取csv时如何设置列名
09-16
本篇将详细介绍如何在使用Pandas读取CSV文件时设置列名。 1. **CSV文件自带列标题** 当CSV文件中已经包含列标题时，Pandas默认会将其识别为列名。例如，你可以使用`pd.read_csv()`函数来读取文件，如： ```python...
100天精通Python数据分析——Pandas读写txt和csv文件（read_csv、to_csv）
m0_72557783的博客
09-19 1420
文本文件，主要包括csv和txt两种等，相应接口为read_csv()和to_csv()，分别用于读写数据
100天精通Python（数据分析篇）——第56天：Pandas读写txt和csv文件（read_csv、to_csv参数说明+代码实战）
努力让自己发光，对的人才能迎着光而来
09-19 1万+
100天精通Python（数据分析篇）——第56天：Pandas读写txt和csv文件（read_csv、to_csv） 一、文本文件 1. read_csv() skiprows nrows index_col names 2. to_csv() sep na_rep columns header index
csv逗号分隔符转换_pythonpandas读写csv数据
weixin_39733232的博客
11-14 2424
官方介绍：pandas的官方手册：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/pandas官方读写数据文档：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/io.html一、使用pandas读取和写入csv文件pandas.read_csv()语法：1、使用pandas读取csv...
关于pandas中 的 unnamed的出现一项
weixin_45948229的博客
04-01 1152
关于pandas中 的 unnamed的出现一项 直接在后面加 index_col = 0 即可完美解决 这样的就是告诉用第一列来做索引
解决用Pandas处理csv,excel文件多出unnamed列问题
alzy133的博客
05-26 1万+
用read_csv, read_excel, to_csv, to_excel的时候会多出unnamed列，开始查到的方法是添加属性： df = pd.read_csv('data.csv', index_col=0) df = df.to_csv('data.csv', index=False) 但是上面的代码对我这个无效，后来在stackoverflow上查到可以直接删除包含unname的字段，虽然感觉方法笨一点但是是有效的。 data = data.loc[:, ~data.columns.str
pd.read_csv时出现unnamed列
zxcvbnm2333的博客
04-08 2993
pd.read_csv时出现unnamed列 出现unnamed列的原因 之所以会出现unnamed列，是因为我们把DataFrame写入到excel或者csv文件时，把索引也作为一列写入。 解决办法 在写入数据时参数index设置为False，即index=False import pandas as pd x = pd.DataFrame(data) x.to_excel('data.xls',index=false) 从csv或者excel加载数据时，使用index_col=0; pd.re
Pandas Data Frame Index 超出范围和存在unnamed, NaN
kecilimu的博客
07-12 433
使用pandas读入数据时，然后时用df.iloc[]报错索引超出范围。
Pandas -- 不选择Unnamed字段的列
MarkAdc的博客
07-29 2989
前言 pandas读取的表格如果某字段名称没有值 那么代码输出会显示为Unnamed…(str类型） 示例 下方图片为excel文件部分截图 可以清晰的看到第一个字段是没有名称的 用pandas读取 import pandas as pd path = "./files/demo.xlsx" df = pd.DataFrame(pd.read_excel(path, engine="openpyxl")) print(df.columns.to_list()) 输出字段名称 解决方案
如何删除pandas中产生的Unnamed:0列
u013310037的博客
11-28 8254
原文链接 解决方案一： pd.read_csv(path, index_col=0) 或 pd.to_csv(path, index=False) 解决方案二： 用pandas处理数据是，产生了 Unnamed:0 列，解决方案如下： df.loc[ : , ~df.columns.str.contains("^Unnamed")] 如果不对的话就换成 df.loc[ : , ~df.col...
pandas的to_csv()使用方法
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1.首先查询当前的工作路径： import os os.getcwd() #获取当前工作路径 2.to_csv()是DataFrame类的方法，read_csv()是pandas的方法 dt.to_csv() #默认dt是DataFrame的一个实例，参数解释如下 路径 path_or_buf: A string path to the file to write or
python pandas合并Sheet以及处理列乱序和出现Unnamed列
qq_31824879的博客
03-19 4417
使用python中的pandas，xlrd，openpyxl库完成合并excel中指定sheet的操作 # -*- coding: UTF-8 -*- import xlrd import pandas as pd from pandas import DataFrame from openpyxl import load_workbook #表格位置 excel_name = '1.xlsx...
python读取和写入csv文件
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05-28
### 如何使用Python读取和写入CSV文件 在Python中，可以使用多种方法来读取和写入CSV文件。以下是两种常用的方法：Pandas库和内置的`csv`模块。 #### 使用Pandas库读取CSV文件 Pandas是一个功能强大的数据处理库，适用于快速读取和写入CSV文件。以下是一个示例代码，展示如何使用Pandas读取CSV文件并显示其前几行内容[^1]： ```python import pandas as pd # 读取CSV文件 df = pd.read_csv('data.csv') # 显示数据的前几行 print(df.head()) ``` #### 使用Pandas库写入CSV文件 同样，Pandas也提供了简单的方法将数据写入CSV文件。以下是一个示例代码，展示如何创建一个DataFrame并将它保存为CSV文件[^3]： ```python import pandas as pd # 创建数据 a = ["a", "b", "c"] b = ["d", "e", "f"] # 构建DataFrame dataframe = pd.DataFrame({'one_name': a, 'two_name': b}) # 将DataFrame保存为CSV文件，不包含行索引 dataframe.to_csv("test.csv", index=False, sep=',') ``` #### 使用内置`csv`模块读取CSV文件 如果不想依赖外部库，也可以使用Python内置的`csv`模块来读取CSV文件。以下是一个示例代码，展示如何逐行读取CSV文件的内容[^2]： ```python import csv # 打开CSV文件 with open('data.csv', mode='r', encoding='utf-8') as file: # 创建一个csv.reader对象 csv_reader = csv.reader(file) # 遍历每一行数据 for row in csv_reader: print(row) ``` #### 使用内置`csv`模块写入CSV文件 同样地，`csv`模块也可以用来写入CSV文件。以下是一个示例代码，展示如何将数据写入CSV文件[^4]： ```python import csv # 数据列表 data = [ ['Name', 'Age', 'City'], ['Alice', '30', 'New York'], ['Bob', '25', 'Los Angeles'] ] # 打开CSV文件 with open('output.csv', mode='w', encoding='utf-8', newline='') as file: # 创建一个csv.writer对象 csv_writer = csv.writer(file) # 写入数据 for row in data: csv_writer.writerow(row) ``` 以上是使用Pandas库和内置`csv`模块读取与写入CSV文件的示例代码。根据具体需求选择合适的方法即可。
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