我正在使用熊猫串联两个数据文件。concat运行良好，但是当我将数据写回csv时，数据失去了一些一致性：
# Define DataFrame 1
headerList1 = ['A', 'B', 'C', 'D']
b1 = np.array([[0, 'B_foo', 2, 'D_one'],
[3, 'B_bar', 5, 'D_two'],
[6, 'B_cat', 8, 'D_one']])
df1 = pd.DataFrame(b1, columns=headerList1)
# Define DataFrame 2
headerList2 = ['C', 'E', 'F', 'G']
b2 = np.array([[12, 'E_foo', 2, 'G_one'],
[15, 'E_bar', 5, 'G_two'],
[19, 'E_cat', 8, 'G_one']])
df2 = pd.DataFrame(b2, columns=headerList2)
# Concat DataFrames
df3 = pd.concat([df1, df2], axis=0, ignore_index=True)
# Write to csv
scratchFile = os.path.join(dir, 'scratch.csv')
df3.to_csv(scratchFile, index_label=False, ignore_index=True)
我在寻找：
A B C D E F G
0 B_foo 2 D_one NaN NaN NaN
3 B_bar 5 D_two NaN NaN NaN
6 B_cat 8 D_one NaN NaN NaN
NaN NaN 12 NaN E_foo 2 G_one
NaN NaN 15 NaN E_bar 5 G_two
NaN NaN 19 NaN E_cat 8 G_one
但得到：
A B C D E F G
0 0 B_foo 2 D_one Nan Nan
1 3 B_bar 5 D_two Nan Nan
2 6 B_cat 8 D_one Nan Nan
3 Nan Nan 12 Nan E_foo 2 G_one
4 Nan Nan 15 Nan E_bar 5 G_two
5 Nan Nan 19 Nan E_cat 8 G_one
通过从to_csv（）命令中删除index_label = False，我几乎可以达到期望的结果，但这导致添加了不希望的索引列。
有没有一种方法可以在没有索引列的情况下获得所需的输出？另外，出于个人利益，为什么删除index_label = False会破坏列的组织？
谢谢！
df3.to_csv('df3.csv', index = False)
这对我有用。index = False表示csv中不包含数据帧索引。
本文收集自互联网，转载请注明来源。
如有侵权，请联系[email protected] 删除。
我来说两句