Pandas를 색인없이 CSV로 변환

Manav Narula 2021년2월9일

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아시다시피 인덱스는 DataFrame의 레코드를 저장하고 액세스하기위한 참조 지점으로 생각할 수 있습니다. 그것들은 각 행에 대해 고유하며 일반적으로 0에서 DataFrame의 마지막 행까지의 범위를 갖지만 일련 번호, 날짜 및 기타 고유 한 열을 DataFrame의 인덱스로 가질 수도 있습니다.

그러나 때로는 파일을 내보내거나 읽는 동안 사용자가이 추가 색인 열이 필요하지 않을 수 있습니다. 문제는 다음 DataFrame을 사용하여 더 명확하게 설명됩니다.

import pandas as pd

df = pd.DataFrame([[6, 7, 8], [9, 12, 14], [8, 10, 6]], columns=["a", "b", "c"])

print(df)

출력:

   a   b   c
0  6   7   8
1  9  12  14
2  8  10   6

보시다시피 DataFrame에 추가 색인이 추가되어 파일에 저장하는 동안 사용자가 피할 수 있습니다. 이 DataFrame을 인덱스 열없이 CSV 파일로 변환하려면to_csv()함수에서index를False로 설정하면됩니다.

예제 코드 :

import pandas as pd

df = pd.DataFrame([[6, 7, 8], [9, 12, 14], [8, 10, 6]], columns=["a", "b", "c"])

print(df)

df.to_csv("data2.csv", index=False)

출력:

   a   b   c
0  6   7   8
1  9  12  14
2  8  10   6

출력에서 볼 수 있듯이 DataFrame에는 색인이 있지만index 매개 변수를False로 설정 했으므로 내 보낸 CSV 파일에는 추가 열이 없습니다.

색인없이 Pandas를 CSV로 변환

추가 색인 열이있는 파일을 내 보낸 다음 ( index매개 변수를 False로 설정하지 않고) 읽으려고하면 이상한 추가 열이 생성됩니다.

import pandas as pd

df = pd.DataFrame([[6, 7, 8], [9, 12, 14], [8, 10, 6]], columns=["a", "b", "c"])

print(df)

df.to_csv("data2.csv")

df_new = pd.read_csv("data2.csv")

print(df_new)

출력:

   a   b   c
0  6   7   8
1  9  12  14
2  8  10   6
   Unnamed: 0  a   b   c
0           0  6   7   8
1           1  9  12  14
2           2  8  10   6

보시다시피df_new DataFrame에는 추가Unnamed 열이 있습니다.

작가: Manav Narula

Manav is a IT Professional who has a lot of experience as a core developer in many live projects. He is an avid learner who enjoys learning new things and sharing his findings whenever possible.

Pandas를 색인없이 CSV로 변환

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