python中to_csv不要序号

在使用pandas的to_csv方法输出csv文件时，如果你不想要序号，可以通过设置index参数为False来实现。例如，你可以使用以下代码来输出不带序号的csv文件：

import pandas as pd

data = {'name': ['张三', '李四', '王二'], 'age': [17, 18, 19]}
df = pd.DataFrame(data)

df.to_csv('file.csv', index=False)

这样就会生成一个不带序号的csv文件。

相关问题

pd.read_csv不生成序号

你可以使用`pd.read_csv`函数的`index_col`参数来指定不使用默认的自动生成的索引列。将`index_col=None`或者`index_col=False`即可取消生成序号列。

例如:

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv', index_col=False)

这样，在读取CSV文件时，将不会生成默认的序号列。

def main(): for j in range(1, 159): print_hi(page=j) df = pd.DataFrame(data) df1 = pd.DataFrame(range(1, len(df)+1), columns=['序号']) pd.concat([df1, df], axis=1).to_csv('result1-1.csv', encoding='utf-8-sig', index=None)

这是一段 Python 代码。该代码首先使用一个 for 循环来迭代 1 到 158 的数字，并对每个数字调用一个名为 `print_hi()` 的函数。然后，它创建了两个 pandas DataFrame 对象 `df` 和 `df1`，其中 `data` 是一个包含数据的列表。接下来，它使用 `pd.concat()` 方法将这两个 DataFrame 对象合并为一个，并将结果保存到名为 `result1-1.csv` 的 CSV 文件中。

值得注意的是，代码中的 `print_hi()` 函数没有给出，因此无法确定它的具体功能。另外，如果 `data` 列表是在调用 `print_hi()` 函数中填充的，那么合并后的 DataFrame 对象可能包含重复的行。