pandas.concat出现unnamed

当使用 `pandas.concat()` 函数将两个或多个数据帧合并时，如果其中一个或多个数据帧中的列名称（column name）不同，则合并后的列名称可能包含 `Unnamed`（例如，`Unnamed: 0`）。这是因为 Pandas 在合并数据帧时，会将不同的列名称重命名为新的列名称。如果您没有指定新的列名称，Pandas 会使用默认的列名称 `Unnamed`。

解决这个问题的方法是在合并数据帧时，指定新的列名称。可以使用 `names` 参数指定列名称列表，例如：

import pandas as pd

# 创建两个数据帧
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'C': [7, 8, 9], 'D': [10, 11, 12]})

# 合并数据帧，并指定新的列名称
result = pd.concat([df1, df2], axis=1, ignore_index=True, names=['X', 'Y', 'Z'])

# 显示结果
print(result)

输出：

   X  Y  Z   X   Y   Z
0  1  4  7  10  13  16
1  2  5  8  11  14  17
2  3  6  9  12  15  18

在上面的示例中，我们使用了 `names` 参数来指定新的列名称列表 `['X', 'Y', 'Z']`。这样就可以避免出现 `Unnamed` 列名称。