python中删除unnamed_[译]如何去除pandas dataframe里面的Unnamed的列？

要去除Pandas DataFrame中的Unnamed列，可以使用以下代码：

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

这行代码会检查DataFrame中的每个列名是否以"Unnamed"开头，如果是则删除该列。最终返回一个不包含"Unnamed"列的新DataFrame。

另外，如果你想在读取CSV文件时避免生成Unnamed列，可以在读取时指定`index_col=0`，这会将第一列作为索引列，而不是生成一个新的Unnamed列。例如：

df = pd.read_csv('filename.csv', index_col=0)

这将读取CSV文件，并将第一列作为索引列。

相关问题

DataFrame里面Key列是unnamed

如果你的DataFrame中的Key列是`unnamed`，那可能是因为在读取数据时，pandas默认会将没有列名的列命名为`unnamed`。你可以使用`df.columns`属性来查看列名列表，如果发现Key列的列名确实是`unnamed`，可以使用`df.rename()`方法来为该列添加列名。具体操作可以参考下面的示例代码：

import pandas as pd

# 读取一个没有列名的csv文件
df = pd.read_csv('example.csv')

# 查看列名
print(df.columns)

# 重命名列名
df.rename(columns={'Unnamed: 0': 'Key'}, inplace=True)

# 再次查看列名
print(df.columns)

运行上述代码后，你会发现第一次输出的结果是`Index(['Unnamed: 0', 'Value'], dtype='object')`，Key列的列名确实是`Unnamed: 0`。经过重命名后，第二次输出的结果是`Index(['Key', 'Value'], dtype='object')`，Key列已经被重命名为Key。

pandas unnamed

pandas中的"Unnamed"列是在处理数据时产生的一个问题。可以使用以下解决方案来去除这列：df.loc[:, ~df.columns.str.contains("^Unnamed")]

这个解决方案使用了pandas的loc函数和str.contains函数。loc函数用于选择数据框中的特定行和列，而str.contains函数用于检查列名中是否包含指定的字符串。通过使用~操作符，我们可以选择不包含"Unnamed"的列。

以下是给出的例子：
import numpy as np
import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'Unnamed: 0': [0, 1],
'School': ['S_1', 'S_1'],
'Class': ['C_1', 'C_1'],
'Gender': ['M', 'F'],
'Address': ['street_1', 'street_2'],
'Height': [173, 165],
'Weight': [63, 55],
'Math': [34.0, 40.0],
'Physics': ['A', 'B'],
'ID': [1101, 1102]})

new_df = df.loc[:, ~df.columns.str.contains("^Unnamed")]
print(new_df)