alexis
Estoy tratando de guardar un csv en una carpeta después de realizar algunas modificaciones en el archivo.
Cada vez que uso pd.to_csv('C:/Path of file.csv')
el archivo csv tiene una columna separada de índices. Quiero evitar imprimir el índice en csv.
Lo intenté:
pd.read_csv('C:/Path to file to edit.csv', index_col = False)
Y para guardar el archivo…
pd.to_csv('C:/Path to save edited file.csv', index_col = False)
Sin embargo, todavía tengo la columna de índice no deseada. ¿Cómo puedo evitar esto cuando guardo mis archivos?
Probablemente rgbkrk
Usar index=False
.
df.to_csv('your.csv', index=False)
blitu12345
Hay dos formas de manejar la situación en la que no queremos que el índice se almacene en un archivo csv.
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Como otros han dicho, puedes usar índice=falso mientras guardas tu
marco de datos al archivo csv.df.to_csv('file_name.csv',index=False)
- O puede guardar su marco de datos tal como está con un índice, y mientras lee, simplemente suelte la columna sin nombre 0 que contiene su índice anterior. ¡Simple!
df.to_csv(' file_name.csv ')
df_new = pd.read_csv('file_name.csv').drop(['unnamed 0'],axis=1)
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“y mientras lee, simplemente suelte la columna sin nombre 0 que contiene su índice anterior” una mejor manera de hacerlo es especificar
pd.read_csv(..., index_col=[0]
y evite la llamada de “caída” adicional.– cs95
28 de mayo de 2019 a las 4:19
amalik2205
Si no desea ningún índice, lea el archivo usando:
import pandas as pd
df = pd.read_csv('file.csv', index_col=0)
guardarlo usando
df.to_csv('file.csv', index=False)
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No puedo creer que nadie haya notado el error. Para guardar en csv, sería
df.to_csv('file.csv', index=False)
– Edwin
13 de noviembre de 2019 a las 10:37
Como han dicho otros, si no desea guardar la columna de índice en primer lugar, puede usar df.to_csv('processed.csv', index=False)
Sin embargo, dado que los datos que generalmente usará tienen algún tipo de índice, digamos una columna de ‘marca de tiempo’, mantendría el índice y cargaría los datos usándolo.
Entonces, para guardar los datos indexados, primero configure su índice y luego guarde el DataFrame:
df.set_index('timestamp')
df.to_csv('processed.csv')
Luego, puede leer los datos con el índice:
pd.read_csv('processed.csv', index_col="timestamp")
o leer los datos, y luego establecer el índice:
pd.read_csv('filename.csv')
pd.set_index('column_name')
Khaled Fouda
Otra solución si desea mantener esta columna como índice.
pd.read_csv('filename.csv', index_col="Unnamed: 0")
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Exactamente lo que estaba buscando, gracias. Eso de alguna manera ayuda a traducir el concepto de clave principal de forma transparente, incluso cuando se usa csv
– Tobbey
21 de agosto de 2018 a las 13:19
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¡¡¡Muy buena idea!!! ¡Lo probé, y es una solución muy elegante!
– Dave
14 de noviembre de 2020 a las 17:03
Si desea un buen formato, la siguiente declaración es la mejor:
dataframe_prediction.to_csv('filename.csv', sep=',', encoding='utf-8', index=False)
En este caso, tiene un archivo csv con ‘,’ separado entre columnas y formato utf-8. Además, el índice numérico no aparecerá.
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Exactamente lo que estaba buscando, gracias. Eso de alguna manera ayuda a traducir el concepto de clave principal de forma transparente, incluso cuando se usa csv
– Tobbey
21 de agosto de 2018 a las 13:19
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¡¡¡Muy buena idea!!! ¡Lo probé, y es una solución muy elegante!
– Dave
14 de noviembre de 2020 a las 17:03
¿Podemos usar esto en MS Excel también?
– Nabih Ibrahim Bawazir
3 oct 2017 a las 9:39
sí tu puedes
pd.to_excel(r'file.xlsx', index = False)
– bfree67
5 de agosto de 2019 a las 6:48
index_col
trabaja pararead_html()
también.– caramelo
18 de marzo de 2020 a las 17:44