我有这样一种情况，有时当我从df读取csv时，我会得到一个不需要的索引列，名为unnamed:0
file.csv
，A，B，C
0,1,2,3
1,4,5,6
2,7,8,9
CSV是通过以下方式读取的：
pd.read\u csv（'file.csv'））
未命名：0 A B C
0 0 1 2 3
1 1 4 5 6
2 2 7 8 9
这太烦人了！有人知道如何摆脱这个吗
这是索引列，传递pd.to_csv（…，index=False）若不首先写出未命名的索引列，请参阅to_csv（）文档
例如：
[37]on
：
df=pd.DataFrame（np.random.randn（5,3），columns=list（'abc'））
pd.read_csv（io.StringIO（df.to_csv（）））
Output[37]：
未命名：0 a b c
0 0 0.109066 -1.112704 -0.545209
1 1 0.447114 1.525341 0.317252
2 2 0.507495 0.137863 0.886283
3 3 1.452867 1.888363 1.168101
4 4 0.901371 -0.704805 0.088335
与之相比：
[38]on
：
pd.read_csv（io.StringIO（df.to_csv（index=False）））
Output[38]：
a、b、c
0 0.109066 -1.112704 -0.545209
1 0.447114 1.525341 0.317252
2 0.507495 0.137863 0.886283
3 1.452867 1.888363 1.168101
4 0.901371 -0.704805 0.088335
您还可以通过传递index\u col=0，选择性地告诉read\u csv第一列是索引列：
[40]on
：
pd.read\u csv（io.StringIO（df.to\u csv（）），index\u col=0）
Output[40]：
a、b、c
0 0.109066 -1.112704 -0.545209
1 0.447114 1.525341 0.317252
2 0.507495 0.137863 0.886283
3 1.452867 1.888363 1.168101
4 0.901371 -0.704805 0.088335