在熊猫中保存 csv 时删除索引列

Posted 2023-03-11

【中文标题】在熊猫中保存 csv 时删除索引列

【英文标题】：Remove index column while saving csv in pandas

【发布时间】：2015-01-03 09:38:24

【问题描述】：

我正在尝试使用 pandas 创建一个 csv，但是当我将数据导出到 csv 时，它给了我一个额外的列

d = 'one' : pd.Series([1., 2., 3.]),'two' : pd.Series([1., 2., 3., 4.])
df0_fa = pd.DataFrame(d)
df_csv = df0_fa.to_csv('revenue/data/test.csv',mode = 'w')

因此，我的结果是：

 ,one,two
0,1.0,1.0
1,2.0,2.0
2,3.0,3.0
3,4.0,4.0

但是，预期的结果是：

one,two
1.0,1.0
2.0,2.0
3.0,3.0
4.0,4.0

【参考方案1】：

您看到的是索引列。只需设置index=False:

df_csv = df0_fa.to_csv('revenue/data/test.csv',mode = 'w', index=False)

【讨论】：

我不知道我是怎么在文档中错过了这个，但是很好！这让我永远感到沮丧，试图弄清楚我在哪里将索引添加为列。

我的头撞得比我应该做的还要多。

如果有人也试图删除列名，您可以传入header=False。

【参考方案2】：

要在不建立索引的情况下读取 csv 文件，您可以取消设置 index_col 以防止 pandas 将您的第一列用作索引。在将 csv 保存回磁盘时，不要忘记在to_csv 中set index = false。这不会生成额外的索引列。否则，如果您需要从数据框中删除/删除特定列，请使用 drop ，它对我有用，如下所示：

import pandas as pd
file_path = 'example_file.csv'
data_frame = pd.read_csv(file_path, index_col = False)
column_name = 'column'
data_frame = data_frame.drop(column_name, axis = 1) 
data_frame.to_csv(file_path, index = False)

在这种情况下，即使你的 csv 有一个有效的索引列，你也可以在 read_csv 中跳过 index_col = False。