不方便通过drop(columns=[‘name’])来删除，可以一开始在读的时候就让它不要产生索引(index_col=0)。
你需要做df = df.drop(columns=colname)或df.drop(columns=colname, inplace=True。
DataFrame对象的索引列位于第一列,可以使用drop()函数删除该列:data = data.drop(data.columns[0], axis=1)其中,data.columns[0]表示第一列的列名,axis=1表示按列删除。 将DataFrame对象保存为csv文件。可以使用to_csv()函数将DataFrame对象保存为csv文件:data.to_csv('output.csv', index=False)其中,...
从csv文件中删除未命名的列,可以使用Pandas库中的DataFrame对象进行操作。首先,我们需要使用Pandas的read_csv函数读取csv文件,并将其存储为DataFrame对象。然后,可...
# 删除某一列或者某一行,用dropdf.drop(columns=line_name,axis)# 第一个参数columns即为你要删除的列或者行的名字,可以是一个值,也可以是一个队列多个值# 第二个参数axis则是你要删除的是列还是行:# axis=0,就是删除名为line_name的行# axis=1,就是删除名为line_name的列 ...
2 data = pd.read_csv(r"data.csv",nrows=5) 加载固定行数数据 3 data.head(2) 显示固定行数 4 data[“index”].values[0:10] #标签为index的列数据 5 data.columns.values 显示所有标签 6 data.drop(data.index[1],inplace=True) 删除第一行 ...
1、读取 csv 文件 df.read_csv csv 通常是读取 PandasDataFrame的最流行的文件格式,你可以使用 pd.read_csv() 方法创建 Pandas DataFrame,类似的函数还有 read_excel,用法如下: file = "file.csv" df = pd.read_csv(file) print(df) ### out put ### col1 col2 col3...
Pandas支持读取csv、excel、json、html、数据库等各种形式的数据,非常强大。但是我们这里仅以读取excel文件为例,讲述如何使用Pandas库读取本地的excel文件。 在Pandas库中,读取excel文件使用的是pd.read_excel()函数,这个函数强大的原因是由于有很...
1.1 read_csv 读取csv文件。csv文件在生物信息学中用的很广泛,其是一种普通文本编码格式的文件,很容易在linux系统及本地查看,只不过该文件各字符之间使用逗号(,)分隔。 读取命令为 在上述的例子中,index_col="rank"用于将rank一列信息作为index,skiprows=[1]表示读入文件是跳过第二行内容,此时应该注意的是读取时...
drop()方法用于从数据框中删除指定的行或列。# Drop Order Region column# (axis=0 for rows and axis=1 for columns)df = df.drop('Order Region', axis=1)# Drop Order Region column without having to reassign df (using inplace=True)df.drop('Order Region', axis=1, inplace=True)# Drop by...