pd.concat出现unnamed：0

`pd.concat`函数默认会给合并后的新列（如果是Series）或者新表（如果是DataFrame）命名。如果合并前的表没有列名或者行索引名，那么合并后的新表的列名或者行索引名就会被设置为`unnamed: 0`。这个`unnamed: 0`表示的是没有命名的第0列或者第0行。

如果你想要避免出现这种情况，可以在合并前，先给原表添加上列名或者行索引名。例如：

# 创建两个没有列名和行索引名的DataFrame
df1 = pd.DataFrame([[1,2],[3,4]])
df2 = pd.DataFrame([[5,6],[7,8]])

# 给df1和df2添加列名和行索引名
df1.columns = ['A', 'B']
df1.index = ['a', 'b']
df2.columns = ['A', 'B']
df2.index = ['c', 'd']

# 进行concat操作
result = pd.concat([df1, df2])
print(result)

输出结果：

   A  B
a  1  2
b  3  4
c  5  6
d  7  8

可以看到，合并后的新表没有出现`unnamed: 0`这个列名或者行索引名。

相关问题

pd.concat出现unnamed:0

在使用 `pd.concat()` 函数时，如果合并的数据集中有行索引或列索引名称相同的情况，则会出现 `Unnamed: 0` 列。这是因为 Pandas 在合并过程中会保留原始的行索引或列索引，如果这些索引名称相同，那么合并后的 DataFrame 就会有两个相同的列，一个是原始索引，一个是合并后的索引。为了避免这种情况，可以添加 `ignore_index=True` 参数，将合并后的 DataFrame 的行索引重新编号。例如：

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [4, 5, 6], 'B': [7, 8, 9]})
result = pd.concat([df1, df2], ignore_index=True)
print(result)

输出结果如下：

   A  B
0  1  4
1  2  5
2  3  6
3  4  7
4  5  8
5  6  9

可以看到，合并后的 DataFrame 中没有出现 `Unnamed: 0` 列。

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。