pandas如何删除没有列名的列浅析

目录

• 前言
• 方法一：通过筛选列的方式，留存正常的列。
• 方法二：直接删除列。
• pandas删除列名中包含某些字符的列
• 总结

前言

实际工作中，偶尔遇到如下情况，例如使用Pandas计算如下相关系数，并把结果写入Excel文件中。

correlations = df.corr(method='pearson',min_periods=1)  #计算特征之间的相关系数矩阵
correlations.to_excel('dcorr202002.xlsx')

当再次读取Excel文件时，出现了没有列名的列。

import pandas as pd    
correlations= pd.read_excel('dcorr202002.xlsx')
correlations

没有列名一般是说原表中没有列名，但在pandas读出来的时候是有列名的，一般的命名规则为:

Unnamed:x

x-表示未命名或重名的第x个列。

如何删除这个没有列名的列呢？

方法一：通过筛选列的方式，留存正常的列。

print(correlations.columns)
col = correlations.columns.tolist()
col.remove('Unnamed: 0')
print(col)
correlations1 = correlations[col]

correlations1 

 Index([‘Unnamed: 0’, ‘最近余额比’, ‘客户会员天数’, ‘累计消费额’, ‘间隔天数斜率’, ‘间隔时间标准差’,

   ‘最近交易间隔天数’, ‘余额斜率’, ‘余额标准差’, ‘最近月份消费比’],

  dtype=’object’)

 [‘最近余额比’, ‘客户会员天数’, ‘累计消费额’, ‘间隔天数斜率’, ‘间隔时间标准差’, ‘最近交易间隔天数’,

 ‘余额斜率’, ‘余额标准差’, ‘最近月份消费比’]

方法二：直接删除列。

correlations2 = correlations.drop(columns='Unnamed: 0')
correlations2

结果同上，略。

pandas删除列名中包含某些字符的列

>>> df = df[df.columns.drop(list(df.filter(regex='Test')))]

总结