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删除几列并存入新文件的代码

import pandas as pd

# 读入ant-nnop.csv文件
df=pd.read_csv('ant-nnop.csv', header=None) #无表头

# drop（[0]）表删除0列
d = df.drop([0],axis=1)

# d为删除后得到数据，写入1.csv中
d.to_csv('1.csv',header=False,index=False)

每步结果

补充：

不同的读入方式
import pandas as pd

# 有表头读入
df = pd.read_csv('F:\\xxx/eclipse_EcD.csv')


#读入的时候没有表头
df = pd.read_csv('F:\\xxx/eclipse_EcD.csv',header=None) 


#从第一行开始读，且第一行为表头
df = pd.read_csv('F:\\xxx/eclipse_EcD.csv',header=1) 


#从第三行开始读，且第三行 为表头
df = pd.read_csv('F:\\VirtualEnvs-Projct\\nlp/data/eclipse_EcD.csv',header=3)

不同读入方式下的删除操作：
# 有表头读入的情况下
df = pd.read_csv('F:\\xxx/eclipse_EcD.csv') 
a = df.drop(['Severity'],axis=1)  #删除时，按表头名称删除


# 无表头读入文件，会自动为每列添加索引，从0开始
df = pd.read_csv('F:\\xxx/eclipse_EcD.csv',header=None) 

# 删除时，没有表头的dataframe，加入要删除的列数即可，
# 如df.shape[1]为dataframe的列数，最后一列的索引为df.shape[1]-1，依次类推
col = [df.shape[1]-1,df.shape[1]-2]  # 倒数两列的索引
a = df.drop(col,axis=1)

本文标签： 文件PythonCSV某几列

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