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)。df=pd.read_csv('filename.csv',encoding='utf-8',index_col=0)2.写csv不要索引 同样在生成csv文件时（to_scv()）也可以避免生成索引列，方法为添加参数（index=F
你需要做df = df.drop(columns=colname)或df.drop(columns=colname, inplace=True。
df = pd.read_csv('file.csv') 其中,'file.csv'是csv文件的路径。 查看DataFrame对象的列名: 代码语言:txt 复制 print(df.columns) 这将打印出DataFrame对象的列名列表。 根据列名判断是否为未命名的列,并使用drop函数删除未命名的列: 代码语言:txt ...
删除索引列。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...
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...
# 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 ...
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...
read_csv从文件、url或者文件型对象读取分割好的数据,逗号是默认分隔符 read_table从文件、url或者文件型对象读取分割好的数据,制表符('\t')是默认分隔符 read_fwf读取定宽格式数据(无分隔符) read_clipboard读取剪贴板中的数据,可以看做read_table的剪贴板。再将网页转换为表格 ...
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...
导入CSV数据,此时Pandas会创建一个默认索引 df = pd.read_csv('your-data.csv') 使用reset_index()方法去除默认索引,并添加一个新的从0开始的整数序列索引 df = df.reset_index(drop=True) 在上述代码中,drop=True参数告诉Pandas在添加新的整数索引的同时不要保留旧的索引。