pd. read_csv 保留索引列

`pd.read_csv` 是Python中Pandas库的一个函数，用于将CSV文件读取为DataFrame对象。如果你希望在读取CSV文件时保留其中的一列作为DataFrame的索引，可以使用`index_col`参数。`index_col`参数可以接受单个列名或列索引的序列，也可以是包含多列名的列表，以此来定义一个或多个列作为DataFrame的索引。

以下是一个简单的例子：

import pandas as pd

# 假设CSV文件中有一个名为'id'的列，你想要将其设置为索引列
df = pd.read_csv('example.csv', index_col='id')

在这个例子中，`'example.csv'` 是需要读取的CSV文件名，`index_col='id'` 指定了名为 `'id'` 的列作为DataFrame的索引。

如果你想保留CSV文件中的前几列作为索引，可以这样做：

df = pd.read_csv('example.csv', index_col=[0, 1])

这里`index_col=[0, 1]`表示将CSV文件的第1列和第2列作为索引。

需要注意的是，如果设置`index_col`为True，则会将CSV文件中的第一列作为索引。

相关问题

pd.read_csv 怎么保留pd.to_csv的索引

要保留`pd.to_csv`的索引，可以在使用`pd.read_csv`读取csv文件时，将`index_col`参数设置为0或者False。具体方法如下所示：

import pandas as pd

# 读取csv文件并保留索引
data = pd.read_csv('file.csv', index_col=0)

# 对数据进行处理

# 将处理后的数据保存为csv文件并保留索引
data.to_csv('new_file.csv', index=True)

其中，`index_col=0`表示将第一列作为索引，如果不需要索引，则可以将`index_col`设置为`False`。在使用`pd.to_csv`保存csv文件时，将`index`参数设置为`True`即可保留索引。

pd.read_csv不要索引

可以使用`pd.read_csv`的`index_col`参数来指定不要索引。将`index_col`设置为False或None即可取消索引。以下是使用示例：

import pandas as pd

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

在上面的示例中，将文件名替换为实际的CSV文件名即可。通过将`index_col`设置为False或None，将取消对任何列的索引。