csvからdfを読み取るときに、という名前の不要なインデックスのような列が表示される場合がありunnamed:0ます。

file.csv

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

CSVは次のように読み込まれます。

pd.read_csv('file.csv')

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

これは非常に迷惑です！これを取り除く方法について誰かが考えを持っていますか？

これはインデックス列です。書き出さindex=Falseないように渡します。ドキュメントを参照してください

例：

In [37]:
df = pd.DataFrame(np.random.randn(5,3), columns=list('abc'))
pd.read_csv(io.StringIO(df.to_csv()))

Out[37]:
   Unnamed: 0         a         b         c
0           0  0.109066 -1.112704 -0.545209
1           1  0.447114  1.525341  0.317252
2           2  0.507495  0.137863  0.886283
3           3  1.452867  1.888363  1.168101
4           4  0.901371 -0.704805  0.088335

と比べて：

In [38]:
pd.read_csv(io.StringIO(df.to_csv(index=False)))

Out[38]:
          a         b         c
0  0.109066 -1.112704 -0.545209
1  0.447114  1.525341  0.317252
2  0.507495  0.137863  0.886283
3  1.452867  1.888363  1.168101
4  0.901371 -0.704805  0.088335

オプションread_csvで、次のように渡して、最初の列がインデックス列であることを伝えることもできますindex_col=0。

In [40]:
pd.read_csv(io.StringIO(df.to_csv()), index_col=0)

Out[40]:
          a         b         c
0  0.109066 -1.112704 -0.545209
1  0.447114  1.525341  0.317252
2  0.507495  0.137863  0.886283
3  1.452867  1.888363  1.168101
4  0.901371 -0.704805  0.088335

この問題は、CSVがRangeIndex（通常は名前が付いていない）と共に保存されたために発生する可能性があります。修正は実際にはDataFrameを保存するときに行う必要がありますが、これは常にオプションとは限りません。

問題の回避：read_csvとindex_col 引数

IMO、最も簡単な解決策は、名前のない列をインデックスとして読み取ることです。にindex_col=[0]引数を指定するpd.read_csvと、最初の列がインデックスとして読み込まれます。

df = pd.DataFrame('x', index=range(5), columns=list('abc'))
df

   a  b  c
0  x  x  x
1  x  x  x
2  x  x  x
3  x  x  x
4  x  x  x

# Save DataFrame to CSV.
df.to_csv('file.csv')

pd.read_csv('file.csv')

   Unnamed: 0  a  b  c
0           0  x  x  x
1           1  x  x  x
2           2  x  x  x
3           3  x  x  x
4           4  x  x  x

# Now try this again, with the extra argument.
pd.read_csv('file.csv', index_col=[0])

   a  b  c
0  x  x  x
1  x  x  x
2  x  x  x
3  x  x  x
4  x  x  x

注 DataFrameに開始するインデックスがない場合は、出力CSVの作成時にを
使用index=Falseすることで、これを最初に回避できた可能性があります。

df.to_csv('file.csv', index=False)

しかし、上記のように、これは常にオプションであるとは限りません。

Stopgap Solution：フィルタリング str.match

CSVファイルを読み書きするようにコードを変更できない場合は、次のようにフィルタリングして列を削除できますstr.match。

df 

   Unnamed: 0  a  b  c
0           0  x  x  x
1           1  x  x  x
2           2  x  x  x
3           3  x  x  x
4           4  x  x  x

df.columns
# Index(['Unnamed: 0', 'a', 'b', 'c'], dtype='object')

df.columns.str.match('Unnamed')
# array([ True, False, False, False])

df.loc[:, ~df.columns.str.match('Unnamed')]

   a  b  c
0  x  x  x
1  x  x  x
2  x  x  x
3  x  x  x
4  x  x  x

これが発生している可能性があるもう1つのケースcsvは、各行がコンマで終わるようにデータが誤って書き込まれた場合です。これUnnamed: xにより、データをに読み込もうとしたときに、データの最後に名前のない列が残りますdf。

すべての無名の列に乗るには、次のような正規表現を使用することもできます df.drop(df.filter(regex="Unname"),axis=1, inplace=True)

以下を使用してその列を削除するだけです。 del df['column_name']