如何避免Python / Pandas在保存的csv中创建索引？


How to avoid Python/Pandas creating an index in a saved csv?

我在对文件进行一些编辑后尝试将csv保存到文件夹中。

每次我使用pd.to_csv('C:/Path of file.csv')时，csv文件都有一个单独的索引列。 我想避免将索引打印到csv。

我试过了：

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pd.read_csv('C:/Path to file to edit.csv', index_col = False)

并保存文件...

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pd.to_csv('C:/Path to save edited file.csv', index_col = False)

但是，我仍然得到了不需要的索引列。 保存文件时如何避免这种情况？

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使用index=False。

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

有两种方法可以处理我们不希望索引存储在csv文件中的情况。

  • 正如其他人所说，你可以在保存你的时候使用index = False
    dataframe到csv文件。

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

  • 或者您可以使用索引保存数据帧，并且在阅读时只需删除包含先前index.Simple的未命名列0。

    df.to_csv(' file_name.csv ')
    df_new = pd.read_csv('file_name.csv').drop(['unnamed 0'],axis=1)

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    正如其他人所说，如果您不想首先保存索引列，则可以使用df.to_csv('processed.csv', index=False)

    但是，由于您通常会使用的数据，自己有某种索引，让我们说一个'timestamp'列，我会保留索引并使用它加载数据。

    因此，要保存索引数据，首先设置其索引，然后保存DataFrame：

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    df.set_index('timestamp')
    df.to_csv('processed.csv')

    之后，您可以使用索引读取数据：

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    pd.read_csv('processed.csv', index_col='timestamp')

    或读取数据，然后设置索引：

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    pd.read_csv('filename.csv')
    pd.set_index('column_name')
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    如果要将此列保留为索引，则为另一种解决方案。

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    pd.read_csv('filename.csv', index_col='Unnamed: 0')
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    如果你想要一个好的格式，下一个声明是最好的：

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    dataframe_prediction.to_csv('filename.csv', sep=',', encoding='utf-8', index=False)

    在这种情况下，你有一个带有'，'的csv文件，在列和utf-8格式之间是分开的。
    另外，数字指数不会出现。

    如果您不想索引，请使用以下方法读取文件：

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    import pandas as pd
    df = pd.read_csv('file.csv', index_col=0)

    使用保存

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