问题描述
假设我将以下 Excel 电子表格导入数据框:
Say I import the following Excel spreadsheet into a dataframe:
Val1 Val2 Val3
1 2 3
5 6 7
9 1 2
如何删除列名行(在本例中为 Val1、Val2、Val3)以便导出没有列名的 csv，仅导出数据?
How do I delete the column name row (in this case Val1, Val2, Val3) so that I can export a csv with no column names, just the data?
我试过 df.drop() 和 df.ix[1:] 都没有成功.
I have tried df.drop() and df.ix[1:] and have not been successful with either.
推荐答案
您可以使用 header=False 写入不带标头的 csv 和使用 index=False 不带索引的 csv>.如果需要，您还可以使用 sep 修改分隔符.
You can write to csv without the header using header=False and without the index using index=False. If desired, you also can modify the separator using sep.
没有标题行的CSV示例，省略了标题行:
CSV example with no header row, omitting the header row:
df.to_csv('filename.csv', header=False)
TSV(制表符分隔)示例，省略索引列:
TSV (tab-separated) example, omitting the index column:
df.to_csv('filename.tsv', sep=' ', index=False)
这篇关于导出 pandas DataFrame 时如何删除列名行?的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持跟版网！