在 pandas 中删除未命名的列 - Python

在使用 pandas 进行数据处理时，有时候会出现未命名的列，这些列或许是由于数据导入或处理过程中产生的，或许是由于数据缺失或格式不统一导致的。在这种情况下，我们需要删除这些未命名的列以保证数据的准确性和可视化效果。

删除方法

在 pandas 中，我们可以使用 drop 方法来删除未命名的列。具体来说，我们可以使用以下代码来删除所有未命名的列：

import pandas as pd

# 读取数据
df = pd.read_csv('data.csv')

# 删除未命名列
df = df.loc[:, ~df.columns.str.contains('^Unnamed')]

以上代码中，~df.columns.str.contains('^Unnamed') 用来筛选出所有不含有 Unnamed 的列，其中 ^ 表示匹配字符串开头的正则符号。

如果我们只需要删除某些未命名的列，可以使用以下方法：

# 删除部分未命名列
df = df.drop(['Unnamed: 0', 'Unnamed: 2'], axis=1)

以上代码中，drop 方法中的 axis=1 表示删除列，将列名称放入列表中即可删除相应列。

示例

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 生成数据
df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3, 4],
    'Unnamed: 0': ['a', 'b', 'c', 'd'],
    'C': [5, 6, 7, 8],
    'Unnamed: 2': ['e', 'f', 'g', 'h']
})

# 删除未命名列
df = df.loc[:, ~df.columns.str.contains('^Unnamed')]

print(df)

输出为：

   A  C
0  1  5
1  2  6
2  3  7
3  4  8

可以看到，所有未命名的列已经被成功删除。