Wie vermeide ich, dass Python / Pandas einen Index in einer gespeicherten CSV erstellen?

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Ich versuche, eine CSV in einem Ordner zu speichern, nachdem ich einige Änderungen an der Datei vorgenommen habe.

Jedes Mal, wenn ich pd.to_csv('C:/Path of file.csv')die CSV-Datei verwende, gibt es eine separate Indexspalte. Ich möchte vermeiden, den Index auf CSV zu drucken.

Ich habe es versucht:

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

Und um die Datei zu speichern ...

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

Ich habe jedoch immer noch die unerwünschte Indexspalte. Wie kann ich dies vermeiden, wenn ich meine Dateien speichere?

— Alexis
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versuchen Sie index=Falsestattindex_col

— Jeff

Können wir dies auch in ms excel verwenden?

— Nabih Ibrahim Bawazir

Ja, Sie könnenpd.to_excel(r'file.xlsx', index = False)

— bfree67

index_colfunktioniert auch für read_html().

— Karam

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Verwenden Sie index=False.

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

— Wahrscheinlich rgbkrk
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Peinlich einfache Lösung, ich schäme mich, diese 6 Jahre später zu erreichen.

— Peluzza

89

Es gibt zwei Möglichkeiten, um mit der Situation umzugehen, in der der Index nicht in einer CSV-Datei gespeichert werden soll.

Wie andere angegeben haben, können Sie index = False verwenden, während Sie Ihren
Datenrahmen in einer CSV-Datei speichern.

df.to_csv('file_name.csv',index=False)
Oder Sie können Ihren Datenrahmen so speichern, wie er ist, und beim Lesen löschen Sie einfach die Spalte mit dem Namen 0, die Ihren vorherigen Index enthält. Einfach!

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

— blitu12345
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"und während Sie lesen, löschen Sie einfach die Spalte mit dem Namen 0, die Ihren vorherigen Index enthält." Ein besserer Weg, dies zu tun, ist anzugeben pd.read_csv(..., index_col=[0]und den zusätzlichen Aufruf "drop" zu vermeiden.

— cs95

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Wenn Sie keinen Index möchten, lesen Sie die Datei mit:

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

Speichern Sie es mit

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

— amalik2205
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Ich kann nicht glauben, dass niemand den Fehler bemerkt hat. Um auf df.to_csv('file.csv', index=False)

— CSV

1

Lol niemand, der aufpasst. Vielen Dank.

— Amalik2205

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Wie bereits erwähnt, können Sie die Indexspalte verwenden, wenn Sie sie überhaupt nicht speichern möchten df.to_csv('processed.csv', index=False)

Da die Daten, die Sie normalerweise verwenden, selbst eine Art Index haben, sagen wir eine 'Zeitstempel'-Spalte, würde ich den Index behalten und die Daten damit laden.

Um die indizierten Daten zu speichern, legen Sie zuerst ihren Index fest und speichern Sie dann den DataFrame:

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

Anschließend können Sie entweder die Daten mit dem Index lesen:

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

oder lesen Sie die Daten und legen Sie dann den Index fest:

pd.read_csv('filename.csv')
pd.set_index('column_name')

— Lucas P.
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Wenn ich die index_col dann gespeichert habe, hatte ich immer noch eine numerische unbenannte Spalte in der CSV. (Python2)

— Smiller

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Eine andere Lösung, wenn Sie diese Spalte als Index behalten möchten.

pd.read_csv('filename.csv', index_col='Unnamed: 0')

— khaled salah
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Genau das, wonach ich gesucht habe, danke. Das hilft irgendwie, das Konzept des Primärschlüssels transparent zu übersetzen, selbst wenn man csv verwendet

— Tobbey

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Wenn Sie ein gutes Format wünschen, ist die nächste Aussage die beste:

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

In diesem Fall haben Sie eine CSV-Datei mit ',' als Trennung zwischen Spalten und utf-8-Format. Außerdem wird der numerische Index nicht angezeigt.

— Iván Rodríguez
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