Ответ 1
То, что вы видите, это столбец индекса. Просто установите index=False
:
df_csv = df0_fa.to_csv('revenue/data/test.csv',mode = 'w', index=False)
Я пытаюсь создать csv с pandas, но когда я экспортирую в csv, он дал мне еще одну строку
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')
поэтому мой результат:
,one,two
0,1.0,1.0
1,2.0,2.0
2,3.0,3.0
3,,4.0
Но я хочу
one,two
1.0,1.0
2.0,2.0
3.0,3.0
,4.0
То, что вы видите, это столбец индекса. Просто установите index=False
:
df_csv = df0_fa.to_csv('revenue/data/test.csv',mode = 'w', index=False)
Чтобы прочитать файл csv без индексации, вы можете отключить index_col, чтобы предотвратить pandas от использования вашего первого столбца в качестве индекса. И, сохраняя csv обратно на диск, не забудьте установить index = false в to_csv
. Это не приведет к созданию дополнительного столбца индекса. Иначе, если вам нужно удалить/удалить определенный столбец из фрейма данных, используйте drop
, он работал у меня следующим образом:
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)
В этом случае, даже если ваш csv имеет допустимый индексный столбец, вы можете пропустить index_col = False
в read_csv
.