为何这段代码最终输出不显示产品名且出现unnamed字段？

代码存在两处逻辑错误，直接导致字段丢失、csv出现unnamed列：

1. 第二行赋值完全覆盖了第一行生成的带两列的DataFrame：第一行你已经筛选出Product_name、Product_price两列存入newdf，但第二行直接执行newdf=df.Product_price*2，把newdf整体替换成了仅存储价格翻倍结果的一维Series，原本选中的Product_name字段直接被丢弃，没有保留到最终结果里。
2. 一维Series导出csv时，默认会把行索引导出为第一列，这一列没有设置表头，后续打开csv或者读入pandas时就会被自动命名为unnamed:0。

按顺序调整代码即可：

• 不要整体覆盖newdf，仅对Product_price列做翻倍计算，保留Product_name字段，同时加copy()避免链式赋值警告：

newdf = df[['Product_name', 'Product_price']].copy()
newdf['Product_price'] = newdf['Product_price'] * 2

• 导出csv时增加index=False参数，不导出行索引，从根源避免unnamed列出现：

newdf.to_csv('newsales.csv', index=False)

• 调整完成后运行newdf，输出结果会同时展示产品名称、翻倍后的价格两列，导出的csv文件也不会再出现unnamed相关内容。

注意：之前生成的带unnamed列的旧csv文件直接被新导出的文件覆盖即可，不需要额外做格式修正。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者DDS