如何处理pandas读取excel多出来 Unnamed 这一行

在 Pandas 中读取 Excel 文件时，如果原始 Excel 文件中有空白列或行，Pandas 会自动添加一个名为 'Unnamed' 的列或行。如果您希望删除这些列或行，可以使用以下代码：

1. 对于读取 Excel 文件时出现的 Unnamed 列，可以使用如下代码：

df = pd.read_excel('example.xlsx')
df = df.loc[:, ~df.columns.str.contains('^Unnamed')]

2. 对于读取 Excel 文件时出现的 Unnamed 行，可以使用如下代码：

df = pd.read_excel('example.xlsx', header=None)
df = df.loc[:, ~df.iloc[0, :].str.contains('^Unnamed')]
df = df.drop([0], axis=0).reset_index(drop=True)

这里，我们首先使用 `pd.read_excel()` 读取文件，然后使用 `~df.columns.str.contains('^Unnamed')` 选择不包含以 'Unnamed' 开头的列。对于行，我们需要先将 header 参数设置为 None，以避免读取到的第一行被视为列名。接着，我们选择不包含以 'Unnamed' 开头的行，并删除第一行（即原始 Excel 文件中的空白行），最后通过 `reset_index(drop=True)` 重新设置索引。

值得注意的是，如果您的 Excel 文件中存在多个空白列或行，您需要对代码进行相应的修改，以处理所有的空白列或行。