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删除列'Unnamed: 0'

要删除 Pandas 数据帧（DataFrame）中的列，可以使用 DataFrame 的 `drop()` 方法，指定要删除的列名和 `axis=1` 参数。对于你的情况，可以像这样删除 "Unnamed: 0" 列：

data.drop('Unnamed: 0', axis=1, inplace=True)

其中，`inplace=True` 表示在原数据帧上进行修改。如果你不想修改原数据帧，可以省略该参数。