pandas.DataFrameをcsvから読んだとき、列名が変更されてしまう

Question

発生している問題

現在、DataFrameをcsvに保存し、再度読み出すコードを書いております。
その際、読みだしたDataFrameの列名が元のDataFrameと異なる問題が発生しています。

該当のソースコード

import csv
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(3, 4))
df.columns = [0 for i in range(len(df.columns))]
df.to_csv('./df.csv')
df_read = pd.read_csv('./df.csv',index_col=0)
print(df)
print(df_read)

上のソースコードを例にとると、このときdfは

   0  0   0   0
0  0  1   2   3
1  4  5   6   7
2  8  9  10  11

このようになりますが、df_readは

   0  0.1  0.2  0.3
0  0    1    2    3
1  4    5    6    7
2  8    9   10   11

このようになってしまいます。

試したこと

to_csv()メソッドのheaderをTrueにするなどしましたが、解決しません。
申し訳ありませんが、どなたか教えていただければ幸いです。

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

Google Colabratoryで実行しています。

Comments

[TakaiY]

列の名前がすべて同じになっているのが原因ですが、列名を同じにしたい理由はあるのでしょうか？

[cells_comp]

現在のところ列名が同じであることが必ずしも必要ではありません。
保存と読み出しにより内容が変更されるのが気になったので質問させていただきました。

Answer 1

現在のところ列名が同じであることが必ずしも必要ではありません。

保存と読み出しにより内容が変更されるのが気になったので質問させていただきました。

ということですが、処理で

df.columns = [0 for i in range(len(df.columns))]

このように、カラム名にすべて0を指定していますね。

同じでないようにすればいいので、たとえば

df.columns = [i for i in range(len(df.columns))]

のように、カラム名を連番にすれば、保存/読み込みをしたときに元通りになりますよ。

Answer 2

現時点では pandas.read_csv の mangle_dupe_cols=False の指定は利用できない(Setting mangle_dupe_cols=False is not supported yet と表示される)ので、以下の様にすれば元に戻す事ができますけれども、列名が同じなので特定の列にアクセスする場合には .iloc を使うことになってしまいます。

>>> print(df_read)
   0  0.1  0.2  0.3
0  0    1    2    3
1  4    5    6    7
2  8    9   10   11

>>> df_read.columns = df_read.columns.str[0].astype(int)
>>> print(df_read)
   0  0   0   0
0  0  1   2   3
1  4  5   6   7
2  8  9  10  11

>>> print(df_read[0])
   0  0   0   0
0  0  1   2   3
1  4  5   6   7
2  8  9  10  11

>>> df_read.iloc[:,0]
0    0
1    4
2    8
Name: 0, dtype: int64

Answer 3

同じ列名を持つDataFrameを作ることはお勧めしませんが、どうしてもやりたければ以下のようにやることはできます。

>>> import csv
>>> import pandas as pd
>>> import numpy as np
>>> df = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(3, 4))
>>> df.columns = [0 for i in range(len(df.columns))]
>>> df.T.to_csv('./df.csv')
>>> df_read = pd.read_csv('./df.csv',index_col=0).T
>>> print(df)
   0  0   0   0
0  0  1   2   3
1  4  5   6   7
2  8  9  10  11
>>> print(df_read)
   0  0   0   0
0  0  1   2   3
1  4  5   6   7
2  8  9  10  11

Answer 4

pandasのデフォルトの挙動で、同じ列名、行名がある時は2個目から[.数字]で連番が振られるので、全く同じにするのは難しいかと、、
綺麗では無いですが、読み込んだ後に直接名前を0に変更したら変えられるかもしれませんが。