摆脱未命名的列 pandas - Python

当我们导入一个数据集时，有时候会发现数据集中包含了一列或多列未命名的列，这些列可以是空列或只含有数据类型，对数据分析会带来很大的干扰，因此需要对这些未命名的列进行删除操作。

在 Pandas 中，我们可以利用 drop() 函数来实现删除我们不需要的未命名的列。

以下是删除未命名列的代码示例：

import pandas as pd

# 读取数据集
df = pd.read_csv("data.csv")

# 删除未命名的列，axis=1表示删除列
df.drop(df.columns[df.columns.str.contains('Unnamed', case=False)], axis=1, inplace=True)

# 打印删除未命名列后的数据集
print(df)

在代码示例中，我们首先使用 Pandas 的 read_csv() 函数来读取一个名为 data.csv 的数据集，然后利用 drop() 函数删除未命名的列，df.columns 返回数据集中的所有列名，df.columns.str.contains('Unnamed', case=False) 返回所有包含 Unnamed 的列名，最后使用 axis=1 参数指定删除列（axis=0 表示删除行），inplace=True 参数表示对原数据集进行修改。

以上就是摆脱未命名的列的实现方式，通过删除无用的列可以使数据更加简洁、清晰，提高分析的效率。