python中pandas包在读取数据集的时候不新增索引列

在使用pandas读取数据集时，默认情况下会自动增加一列索引列。如果不想新增索引列，可以在读取时通过设置`index_col`参数为`None`来实现。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 读取数据集，不新增索引列
df = pd.read_csv('example.csv', index_col=None)

# 输出数据集
print(df.head())

在上面的代码中，我们使用`read_csv`函数读取数据集，并将`index_col`参数设置为`None`。这样就不会新增索引列。最后使用`head`函数输出前几行数据。

需要注意的是，如果数据集本身已经存在索引列，那么这个参数设置为`None`并不会删除原来的索引列。

相关问题

python 如何用pandas 在读取文件时修改索引列的时间戳格式

在使用Pandas读取文件时，可以通过`parse_dates`参数解析时间戳列，并使用`date_parser`参数自定义时间戳格式。下面是一个示例：

import pandas as pd

# 自定义时间戳格式解析函数
def custom_date_parser(date_string):
    return pd.to_datetime(date_string, format='%Y-%m-%d %H:%M:%S.%f')

# 读取文件并解析时间戳列
df = pd.read_csv('your_file.csv', parse_dates=['timestamp_column'], date_parser=custom_date_parser)

# 检查修改后的索引列
print(df.index)

在上述代码中，假设您的文件名为`your_file.csv`，时间戳列名为`timestamp_column`。`parse_dates=['timestamp_column']`参数告诉Pandas将该列解析为时间戳类型。`date_parser=custom_date_parser`参数指定了自定义的时间戳格式解析函数。

您需要根据实际情况修改`custom_date_parser`函数中的时间戳格式，以匹配您文件中时间戳的实际格式。在示例中，时间戳格式为`'%Y-%m-%d %H:%M:%S.%f'`，表示年份-月份-日期 小时:分钟:秒.毫秒。

一旦索引列被正确地解析为时间戳类型，您可以使用`df.index`来查看修改后的索引列。

python使用pandas读取exc中如何跳过一列数据

在使用 pandas 读取 excel 文件时，可以使用 `usecols` 参数来选择需要读取的列。如果要跳过某一列数据，可以将该列的索引添加到 `usecols` 参数的列表中，但不读取该列的数据。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 读取 excel 文件，跳过第二列数据
df = pd.read_excel('data.xlsx', usecols=[0, 2, 3])

在上面的代码中，`usecols=[0, 2, 3]` 表示只读取 excel 文件中的第 1、3、4 列数据，跳过了第二列数据。