csvファイルにパンダデータフレームを保存するときに追加の列

Question

ここでは、csvファイルと未加工の入力csvファイルと出力csvファイルを処理して保存するコードをPython 2.7でpandasを使用し、ファイルを保存するとき？ありがとう。ここで

c_a,c_b,c_c,c_d 
hello,python,pandas,0.0 
hi,java,pandas,1.0 
ho,c++,numpy,0.0 

sample = pd.read_csv('123.csv', header=None, skiprows=1, 
    dtype={0:str, 1:str, 2:str, 3:float}) 
sample.columns = pd.Index(data=['c_a', 'c_b', 'c_c', 'c_d']) 
sample['c_d'] = sample['c_d'].astype('int64') 
sample.to_csv('saved.csv') 

は値0, 1, 2ある初め、で追加の列があり、保存されたファイルです。

cat saved.csv 
,c_a,c_b,c_c,c_d 
0,hello,python,pandas,0 
1,hi,java,pandas,1 
2,ho,c++,numpy,0 

Answer 1

追加の列はデータフレームのインデックスに対応し、CSVファイルを読み込むと集約されます。このインデックスを使用して、効果的な方法でDFをスライス、選択、または並べ替えることができます。

http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.Index.html

http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/indexing.html

あなたはこのインデックスを避けたい場合は、機能pd.to_csvを使用してデータフレームを保存するとき、あなたはFalseにindexフラグを設定することができます。また、ヘッダーを削除して後で集約することもできますが、この手順を回避するにはCSVのヘッダーを使用できます。

sample = pd.read_csv('123.csv', dtype={0:str, 1:str, 2:str, 3:float}) 
sample.to_csv('output.csv', index= False) 

はそれが役に立てば幸い:)