pandas如何删除没有列名的列浅析

前言

在实际工作场景中，我们有时会碰到这样的情况：比如利用Pandas计算相关系数，并将结果导出保存至Excel文件。

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')

然而，当我们再次尝试读取该Excel文件时，会发现数据中多出了一列没有明确列名的列。

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

所谓“没有列名”，通常指的是原始数据表中并未设置列标题，但Pandas在读取时会自动生成默认名称。其命名规则通常遵循以下格式：

Unnamed:x

其中，x代表这是第x个未命名或重名的列。

那么，该如何删除这些没有列名的列呢？

第一种方法：通过筛选列的方式，保留正常的列。

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']

第二种方法：直接删除该列。

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

最终结果与第一种方法一致，此处不再赘述。

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

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