读取csv时删除熊猫中的索引列

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我有以下代码导入CSV文件。有3列，我想将其中的前两个设置为变量。当我将第二列设置为变量“效率”时，索引列也会被添加。如何摆脱索引列？

df = pd.DataFrame.from_csv('Efficiency_Data.csv', header=0, parse_dates=False)
energy = df.index
efficiency = df.Efficiency
print efficiency

我尝试使用

del df['index']

我设置好之后

energy = df.index

我在另一篇文章中找到的，但结果为“ KeyError：'index'”

python pandas

— 博格丹（Bogdan Janiszewski）
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DataFrame和Series始终具有索引。尽管它显示在列旁边，但它不是列，这就是为什么它del df['index']不起作用的原因。

如果要用简单的序号替换索引，请使用df.reset_index()。

要了解为什么存在索引以及如何使用该索引，请参阅距熊猫10分钟的信息。

— 丹·艾伦
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1

谢谢！我决定不使用熊猫就以其他方式导入它。我必须对每个列执行一些算术运算，而python不喜欢附加索引列。熊猫当然是导入数据的最简单方法，但并非总是我发现的最好的方法。

— Bogdan Janiszewski 2013年

2

您是否尝试过使用熊猫做算术？

— 杰米·布尔

1

可以删除索引名称吗？

— 2014年

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是的index.name = None。

— 丹·艾伦2014年

1

@BogdanJaniszewski，如果您不使用熊猫，那您为什么接受这个作为答案？

— multigoodverse

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在读取和读取CSV文件时，请包含参数index=False，例如：

 df.to_csv(filename, index=False)

并从CSV读取

df.read_csv(filename, index=False)

这样可以防止出现此问题，因此您以后无需修复它。

— 史蒂夫
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非常感谢。这正是问题所在。

— 苍白的蓝点

1

“ header = False”以相同的方式删除标题

— J.Dahlgren

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应该是index_col=False。

— 维达

1

使用df.to_sql("table",cursor,if_exists="append",index=False)还可以解决sqlite错误sqlite3.OperationalError: table message has no column named index

— 安娜

1

@vedda它似乎是index=False为to_excel()和index_col=False用read_csv()在大熊猫0.23.4。：-/

— 马特·威尔基

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df.reset_index(drop=True, inplace=True)

— Subhojit Mukherjee
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这实际上是我最喜欢的解决方案，但不是一个非常详尽的答案。手册阅读了有关参数的内容drop：“不要尝试将索引插入数据框列。这会将索引重置为默认的整数索引。” pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/genic/…–

— tommy.carstensen

@ tommy.carstensen那么，如何避免将索引上的整数替换为先前的索引呢？我认为这是对您的链接文字的误解。这里的问题是删除索引。到达这里。您将获得默认的整数，因为没有没有索引的日期框架，但是您删除了前一个索引。这就是为什么这个答案应该被接受的原因，也是因为它使用了高效的内存inplace=True。

— 洛伦兹

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您可以将其中一列设置为索引，以防万一它是“ id”。在这种情况下，索引列将替换为您选择的列之一。

df.set_index('id', inplace=True)

— 纳特尔·阿拉比斯（Natheer Alabsi）
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3

如果您的问题与我的问题相同，则只想将列标题从0重置为列大小。做

df = pd.DataFrame(df.values);

编辑：

如果您具有异构数据类型，则不是一个好主意。更好地使用

df.columns = range(len(df.columns))

— Bhanu Pratap Singh
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您可以使用from_csv函数的index_col参数在csv文件中指定哪一列是索引，如果这样做不能解决问题，请提供数据示例

— 耶母
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一两件事，我做的是df=df.reset_index() 那么df=df.drop(['index'],axis=1)

— 瓦里斯勋爵
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错误：“轴中不包含标签['index']”

— Vasin Yuriy

@VasinYuriy的意思是df.reset_index().drop(columns=['yourfirstindex', 'yoursecondindex'])，它仅在标准情况下（索引没有名称，然后使用成为称为“索引”的列）与“索引”一起使用df.reset_index().drop(columns=['index'])。添加的参数axis=1是默认参数。不建议使用此方法，@ SubhojitMukherjee的reset_index(inplace=True)作品是“就地”的，因此可以节省内存。

— 洛伦兹