使用pandas读写CSV时，df.shape返回的列数为何不一致？

• 核心原因：
  你用pd.DataFrame创建的DataFrame默认带有序列索引（0、1、2...），调用df.to_csv()时，pandas默认会把这个索引写入CSV文件里。打开你导出的CSV就能看到，第一列是没有表头的数字序列，这就是原DataFrame的索引。
  当你用pd.read_csv()读取时，pandas会把这列无表头的内容当成普通数据列，自动给它命名为Unnamed: 0之类的，所以列数从原来的2列变成了3列。

• 解决办法：

  1. 导出时避免写入索引：
     导出CSV时加上index=False参数，这样就不会把索引写入文件：

     df.to_csv('your_file.csv', index=False)
     

     之后再用pd.read_csv读取，列数就和原DataFrame一致了。
  2. 读取时指定索引列：
     如果已经导出了带索引的CSV，读取时可以把第一列指定为索引：

     df_new = pd.read_csv('your_file.csv', index_col=0)
     

     这样pandas会把第一列当作DataFrame的索引，不会额外增加数据列。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Ronnie