pandas如何删除没有列名的列浅析
作者：肖永威 发布时间：2021-05-17 11:08:47
标签：pandas,删除,列名
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')))]
来源：https://blog.csdn.net/xiaoyw71/article/details/121472150
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