pd.read_excel中读取数据显示unnamed

在使用`pd.read_excel`函数读取Excel文件时，如果Excel文件中的某个工作表中的数据存在空列或者空行，pandas会默认将这些空列或者空行的列名或者行索引命名为"Unnamed"。这是因为Excel文件中的空列或者空行没有具体的名称，所以pandas会使用默认的"Unnamed"来表示。

如果你想要避免出现"Unnamed"，可以在读取Excel文件时指定`header`参数来设置列名所在的行数。例如，如果列名在第一行，则可以将`header=0`传递给`pd.read_excel`函数。

另外，你也可以在读取Excel文件后使用`df.dropna(axis=1, how='all', inplace=True)`来删除所有空列，或者使用`df.dropna(axis=0, how='all', inplace=True)`来删除所有空行。

相关问题

为什么使用pd.read_excel会出现一列unname

出现一列名为"Unnamed"的列可能是由于Excel文件中存在空列或空行导致的。在读取Excel文件时，pandas会将这些空列或空行读取为一个名为"Unnamed"的列。可以通过删除Excel文件中的空列或空行来解决这个问题，或者在读取Excel文件时使用参数"skiprows"和"skipcolumns"来跳过这些空行或空列。

执行scores=pd.read_excel('./scores.xlsx')后，怎么隐藏Unnamed: 0_level_0这个表头

可以在读取Excel文件时使用`header`参数来指定需要作为表头的行数。如果`Unnamed: 0_level_0`是第一行，则可以将`header=1`，这样在读取Excel文件时就会自动将第二行作为表头，代码如下：

scores = pd.read_excel('./scores.xlsx', header=1)

这样就可以将`Unnamed: 0_level_0`隐藏起来了，因为它不再是表头了。