Python 如何防止选择第一行作为索引列

我在读取数据时遇到了一个问题，第一列被指定为索引列，即使我使用了

index\u col=None

或

index\u col=None

。类似问题发布为

使用制表符分隔格式将df写入csv 重读 正如我们所见，

patient

列分为

spried&

和

roy

和

spried&

成为索引列，即使我明确地写

index\u col=None

我们如何正确地获取

患者

列的原样以及控制索引列是否存在

---

thx

只需删除

delim_whitespace=True

，因为它在解决方案中使用了空格分隔符，而不是

选项卡

s，但此处仅使用文件名为的

sep='\t'

参数：

df.to_csv('xgboost.txt', sep='\t', index=False)
read_df=pd.read_table(r'xgboost.txt', sep="\t") 
print (read_df)
        patient  obs  treatment   score
0  spried & roy    1          0  strong
1  spried & roy    2          1    weak
2  spried & roy    3          0  normal
3  spried & roy    1          1    weak
4  spried & roy    2          0  strong

另一个想法是写到文件的空格分隔符，因此

delim_whitespace=True

工作良好：

df.to_csv('xgboost.txt', sep=' ', index=False)

read_df=pd.read_table(r'xgboost.txt', delim_whitespace=True) 

---

实际上我需要这个部分（delim_whitespace=True），因为在我的真实数据中，这是正确读取列名的唯一方法！如果我删除它，我会出错，“[索引（'patient'，'obs'，'treatment'，'score']，[dtype='object'）]中没有一个在[列]中”，哦，我明白了。让我再挖一点。但是谢谢你的

delim_whitespace=True

part.@Alexander-可以用真实数据创建示例数据吗？更糟糕的情况是空格分隔符，csv中的数据和检查数据中没有

“

像

“spried&roy”10 strong

我解决了这个问题。我发现在真实数据中，列名中有空格，比如

“patient”

，所以我做了df.columns=df.columns.str.replace（“”，）问题解决了。感谢您的指导和快速帮助！您能用

pd.read\u csv

吗？

pd.read\u csv（'xgboost.txt'，sep=“\t”）

看起来效果不错。

read_df=pd.read_table(r'xgboost.txt', header=0,index_col=None, skiprows=0, skipfooter=0, sep="\t",delim_whitespace=True) 

read_df

         patient  obs  treatment   score
spried &     roy    1          0  strong
       &     roy    2          1    weak
       &     roy    3          0  normal
       &     roy    1          1    weak
       &     roy    2          0  strong

df.to_csv('xgboost.txt', sep='\t', index=False)
read_df=pd.read_table(r'xgboost.txt', sep="\t") 
print (read_df)
        patient  obs  treatment   score
0  spried & roy    1          0  strong
1  spried & roy    2          1    weak
2  spried & roy    3          0  normal
3  spried & roy    1          1    weak
4  spried & roy    2          0  strong

df.to_csv('xgboost.txt', sep=' ', index=False)

read_df=pd.read_table(r'xgboost.txt', delim_whitespace=True)