Eliminar columnas sin nombre en el marco de datos de pandas

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Solución:

df = df.loc[:, ~df.columns.str.contains('^Unnamed')]

In [162]: df
Out[162]:
   colA  ColB  colC  colD  colE  colF  colG
0    44    45    26    26    40    26    46
1    47    16    38    47    48    22    37
2    19    28    36    18    40    18    46
3    50    14    12    33    12    44    23
4    39    47    16    42    33    48    38

si la primera columna del archivo CSV tiene valores de índice, puede hacer esto en su lugar:

df = pd.read_csv('data.csv', index_col=0)

Primero, encuentre las columnas que tienen ‘sin nombre’, luego suelte esas columnas. Nota: debe agregar inplace = True hacia .drop parámetros también.

df.drop(df.columns[df.columns.str.contains('unnamed',case = False)],axis = 1, inplace = True)

los pandas.DataFrame.dropna función elimina los valores que faltan (por ejemplo, NaN, NaT).

Por ejemplo, el siguiente código eliminaría cualquier columna de su marco de datos, donde faltan todos los elementos de esa columna.

df.dropna(how='all', axis='columns')

Recuerda que puedes recomendar este ensayo si te fue de ayuda.

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