熊猫返回未命名的列

以下是我在Excel表格中的数据示例。熊猫返回未命名的列

A B C 
1 2 3 
4 5 6

我尝试使用下面的代码来获取列名：

p1 = list(df1t.columns.values)

输出是这样

[A, B, C, 'Unnamed: 3', 'unnamed 4', 'unnamed 5', .....]

我检查Excel工作表中，只有三列命名为A，B和C.其他列为空白。任何建议？

来源

2017-06-24 Mary

是'df1t'一个'DataFrame'？ – danche

似乎excel中的另一个单元格中有一些空格。 – jezrael

是的，这个代码：df1t = pd.read_excel（“/ Users/mz/Desktop/ef_rated_1.xlsx”） – Mary

有问题的一些单元格不是空的，但包含一些空格。

如果用过滤Unnamed需要列名：

cols = [col for col in df if not col.startswith('Unnamed:')] 
print (cols) 
['A', 'B', 'C']

样品与file：

df = pd.read_excel('https://dl.dropboxusercontent.com/u/84444599/file_unnamed_cols.xlsx') 
print (df) 
    A B C Unnamed: 3 Unnamed: 4 Unnamed: 5 Unnamed: 6 Unnamed: 7 
0 4.0 6.0 8.0  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN 
1 NaN NaN NaN     NaN  NaN  NaN  NaN 
2 NaN NaN NaN  NaN     NaN  NaN   
3 NaN NaN NaN  NaN  NaN        NaN 

cols = [col for col in df if not col.startswith('Unnamed:')] 
print (cols) 
['A', 'B', 'C']

另一种解决方案：

cols = df.columns[~df.columns.str.startswith('Unnamed:')] 
print (cols) 
Index(['A', 'B', 'C'], dtype='object')

而对于回报通过的cols所有列使用：

print (df[cols]) 
    A B C 
0 4.0 6.0 8.0 
1 NaN NaN NaN 
2 NaN NaN NaN 
3 NaN NaN NaN

，如有必要去除所有NaN s行：

print (df[cols].dropna(how='all')) 
    A B C 
0 4.0 6.0 8.0

来源

2017-06-24 08:58:41 jezrael

谢谢。我将合并两个具有相同列名的Excel表。因此，对于具有“未命名”列的表单，我需要首先删除“未命名”列。如果col.startswith（'Unnamed：'）]将代码更改为cols = [col for df col，然后删除它？ – Mary

我认为drop是没有必要的，而只选择不是未命名的列，如'cols = [col for df if col.startswith（'Unnamed：'）]'然后是'pd.merge（df1，df2 [cols]） ' – jezrael

非常感谢你 – Mary

熊猫返回未命名的列

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