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append()连接后多出一列Unnamed
Python append()连接后多出一列Unnamed问题
pandas用append连接2个dataframe，总是多出一列Unnamed：
Unnamed: 0 candle_begin_time
0 0.0 2019-01-01 00:00:00
1 1.0 2019-01-01 00:05:00
2 2.0 2019-01-01 00:10:00
3 3.0 2019-01-01 00:15:00
4 4.0 2019-01-01 00:20:00
注意到append连接的2个dataframe，前者是通过read_csv()函数从本地csv文件读取
后者是通过网站接口直接取数。
read_csv()函数读取csv文件后，需要指定一列为index
第一列不会默认为index，而直接认为是正常数值
该列通过append连接时与接口取数结构匹配不上，会新增一列unnamed用于存储csv中序号列
解决办法
read_csv()函数读取数据时， 使用index_col参数，明确指定index行。
如：
df = pd.read_csv(filename,index_col=0) #指定csv中第一列为index
Python对于append()的错误理解
在对于Python的列表学习阶段，对append()函数的理解出现问题，现记录如下：
我原以为：
t = [] t.append([])
结果t应该是[],[]；但正确结果却是[[]]。
append()函数的作用是将 x 元素添加到 s 列表的末尾。如果按照字面意思理解，确实是应该将[]的空内容加到空列表的末尾。但是我仍然没有理解清楚空列表的含义，是不包含任何内容的。如果我认为空列表的含义是，有一个空的字符在里面，那么t[0]就表示空字符，这显然是不符合规则的。
所以对空列表[]进行append([])操作，是像其中内嵌一个空列表，形成二维度的列表。那么对于[[]]就不是一个空列表了，它的第一个元素t[0]为[]。
此时，如果我像[[]]执行append([])，才会成为[[], []]。
如果我希望在二维空列表上形成三维列表甚至更多维度。就需要在每层的最外层维度的第一个元素使用append()函数。
例如对于t = [[]]二维形成三维：
t = [[]] t[0].append([])
这时t即为[[[]]]。
总结
遇到这种问题，上手实操一下，很容易就理解了。只靠脑子想，永远不知道怎么回事，毕竟计算机的语言是写好的嘛，它总不会错的······
以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持码农之家。
