当使用Python的pandas库将多个DataFrame对象合并为一个时，经常会遇到出现“Unnamed”列的问题。这个问题通常是由于DataFrame对象在合并过程中没有正确处理索引或列名造成的。解决这个问题的方法是使用合适的列名和索引，同时避免使用多个DataFrame对象拼接时出现重复的列名和索引。
以下是解决这个问题的攻略：
在合并DataFrame对象时，使用明确的列名和索引可以防止出现“Unnamed”列。例如：
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({'a': [1,2], 'b': [3,4]})
df1.index = ['row1', 'row2']
df2 = pd.DataFrame({'c': [5,6], 'd': [7,8]})
df2.index = ['row1', 'row2']
result = pd.concat([df1, df2], axis=1, sort=False)
print(result)
在这个例子中，我们分别生成了两个DataFrame对象df1和df2，并使用index属性来定义每个DataFrame对象的索引。在使用concat()函数合并这两个DataFrame对象时，我们指定了axis参数值为1，表示按列进行合并。sort参数用于控制是否对列进行排序，这里我们将其设为False。
运行以上代码，我们会得到：
a b c d
row1 1 3 5 7
row2 2 4 6 8
在一些情况下，明确设置索引可能比较困难，特别是当连接的DataFrame结构比较复杂时。在这种情况下，我们可以使用reset_index()方法将索引重新设置为默认的数字索引。例如：
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({'a': [1,2], 'b': [3,4]})
df2 = pd.DataFrame({'c': [5,6], 'd': [7,8]})
result = pd.concat([df1, df2], axis=1, sort=False).reset_index(drop=True)
print(result)
在这个例子中，我们仍然生成了两个DataFrame对象df1和df2，但没有设置它们的索引。使用concat()函数将这两个DataFrame对象按列连接，并使用reset_index()方法重置索引。reset_index()方法的drop参数控制是否将旧的索引作为新列加入到DataFrame中。在这里我们设置其值为True，表示删除旧索引。
运行以上代码，我们会得到：
a b c d
0 1 3 5 7
1 2 4 6 8
通过这两种方法，我们都可以避免出现“Unnamed”列的问题，将DataFrame对象合并为一个纯净的DataFrame对象。
本文链接：http://task.lmcjl.com/news/14481.html