熊猫：追加现有的CSV文件，多余的列

Question

我正在尝试创建csv文件，保存它，以后再阅读，然后将（ concat ）数据添加到底部-并多次执行此过程。 例如，我的设置是：

import pandas as pd

df3 = pd.DataFrame(columns=('col1','col2'))
df3.to_csv('example.csv', sep=',')
print(df3)

它将生成一个空白的csv文件，仅包含看起来像这样的列标题（这是我希望数据显示的样子）：

Empty DataFrame
Columns: [col1, col2]
Index: []

然后，我生成一个具有行信息（索引）的新数据.concat() ，打开旧的（ df3 ）csv文件， .concat()该文件打开.concat() 。

df1 = pd.DataFrame({'col1':list("abc"),'col2':list("def")})
df3 = pd.read_csv('example.csv', sep=',')
print(df3)
print(df1)
df3 = pd.concat([df3, df1], ignore_index=True)
print(df3)
df3.to_csv('example.csv', sep=',')

但是当我阅读example.csv文件（ df3 ）时，它实际上会生成一个如下所示的数据框：

Empty DataFrame
Columns: [Unnamed: 0, col1, col2]
Index: []

现在有一个额外的列。

我的实际代码限制了.read_csv / .to_csv并引发错误，因为我尝试读取/写入的内容不是我发送的（我不认为）。

我试过将ignore_index=True添加到该方法，但这没有做到。 我也尝试过准确地读回我输入的内容，但它仍会生成“ Unnamed列。

有一些信息， 在此列中的坏数据-而不是点相当。

显然有一个简单的答案，我只是想不通。

Answer 1

当您将csv文件读入df3 ，可以使用

df3 = pd.read_csv('example.csv', sep=',', index_col=0)

这样，您将没有未命名的列。