Tengo una situación en la que a veces, cuando leo una csvde dfobtengo un índice similar columna llamada no deseada unnamed:0.

file.csv

,A,B,C
0,1,2,3
1,4,5,6
2,7,8,9

El CSV se lee con esto:

pd.read_csv('file.csv')

   Unnamed: 0  A  B  C
0           0  1  2  3
1           1  4  5  6
2           2  7  8  9

Esto es muy molesto! ¿Alguien tiene una idea sobre cómo deshacerse de esto?

Es la columna de índice, pasa index=Falsepara no escribirla, mira los documentos

Ejemplo:

In [37]:
df = pd.DataFrame(np.random.randn(5,3), columns=list('abc'))
pd.read_csv(io.StringIO(df.to_csv()))

Out[37]:
   Unnamed: 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

Comparar con:

In [38]:
pd.read_csv(io.StringIO(df.to_csv(index=False)))

Out[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

Opcionalmente, también puede decir read_csvque la primera columna es la columna de índice pasando index_col=0:

In [40]:
pd.read_csv(io.StringIO(df.to_csv()), index_col=0)

Out[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

Es probable que este problema se manifieste porque su CSV se guardó junto con su RangeIndex(que generalmente no tiene un nombre). La solución realmente debería hacerse al guardar el DataFrame, pero esto no siempre es una opción.

Evitando el problema: read_csvcon index_col argumento

En mi opinión, la solución más simple sería leer la columna sin nombre como índice . Especifique un index_col=[0]argumento para pd.read_csv, esto se lee en la primera columna como índice.

df = pd.DataFrame('x', index=range(5), columns=list('abc'))
df

   a  b  c
0  x  x  x
1  x  x  x
2  x  x  x
3  x  x  x
4  x  x  x

# Save DataFrame to CSV.
df.to_csv('file.csv')

pd.read_csv('file.csv')

   Unnamed: 0  a  b  c
0           0  x  x  x
1           1  x  x  x
2           2  x  x  x
3           3  x  x  x
4           4  x  x  x

# Now try this again, with the extra argument.
pd.read_csv('file.csv', index_col=[0])

   a  b  c
0  x  x  x
1  x  x  x
2  x  x  x
3  x  x  x
4  x  x  x

Nota:
En primer lugar, podría haber evitado esto al usar index=Falseel CSV de salida, si su DataFrame no tiene un índice para empezar.

df.to_csv('file.csv', index=False)

Pero como se mencionó anteriormente, esto no siempre es una opción.

Solución provisional: filtrado con str.match

Si no puede modificar el código para leer / escribir el archivo CSV, puede eliminar la columna filtrándola con str.match:

df 

   Unnamed: 0  a  b  c
0           0  x  x  x
1           1  x  x  x
2           2  x  x  x
3           3  x  x  x
4           4  x  x  x

df.columns
# Index(['Unnamed: 0', 'a', 'b', 'c'], dtype='object')

df.columns.str.match('Unnamed')
# array([ True, False, False, False])

df.loc[:, ~df.columns.str.match('Unnamed')]

   a  b  c
0  x  x  x
1  x  x  x
2  x  x  x
3  x  x  x
4  x  x  x

Otro caso en el que esto podría estar sucediendo es si sus datos se escribieron incorrectamente csvpara que cada fila termine con una coma. Esto lo dejará con una columna sin nombre Unnamed: xal final de sus datos cuando intente leerlos en un df.

Para obtener acceso a todas las columnas sin nombre, también puede usar expresiones regulares como df.drop(df.filter(regex="Unname"),axis=1, inplace=True)

Simplemente elimine esa columna usando: del df['column_name']