jupyter删除表格某一列

### 回答1：
可以使用pandas库来删除Jupyter Notebook中表格的某一列。首先，在Jupyter Notebook中导入pandas库：

import pandas as pd

然后，使用`read_csv`方法将表格读入为一个pandas的DataFrame对象。例如，假设要删除表格中名为"column_to_delete"的列，可以使用以下代码：

df = pd.read_csv('your_file.csv')
df = df.drop(columns=['column_to_delete'])

其中，'your_file.csv'是表格文件的路径。最后，使用`drop`方法删除目标列，并将修改后的DataFrame对象赋值给原始的变量`df`即可。

### 回答2：
要删除Jupyter Notebook中表格的某一列，可以通过pandas库中的DataFrame的drop()函数来实现。

首先，需要导入pandas库，并读取表格数据为DataFrame对象。假设表格的变量名为df。

import pandas as pd

# 读取表格数据为DataFrame对象
df = pd.read_csv('表格文件名.csv')

接下来，可以使用drop()函数来删除指定的列。需要指定列的名称或索引，以及axis参数为1来表示按列操作。

# 删除某一列
df = df.drop('列名', axis=1)

此处的'列名'需要替换为你要删除的具体列的名称。

最后，可以将修改后的DataFrame对象重新保存为csv文件。

# 保存修改后的DataFrame为csv文件
df.to_csv('修改后的表格文件名.csv', index=False)

需要将'修改后的表格文件名.csv'替换为你想要保存的文件名。

这样，就成功删除了表格中的某一列，并保存了修改后的表格文件。

### 回答3：
在Jupyter中删除表格某一列，可以通过以下步骤实现：

首先，导入pandas库：

import pandas as pd

然后，读取表格数据：

data = pd.read_csv('data.csv')

接下来，使用`drop`函数删除指定列：

data = data.drop(['列名'], axis=1)

其中，`axis=1`表示按列删除，`['列名']`是要删除的列的名称。

最后，可以查看删除列后的表格数据：

print(data)

完整的代码如下：

import pandas as pd

# 读取表格数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 删除指定列
data = data.drop(['列名'], axis=1)

# 打印删除列后的表格数据
print(data)

这样，就可以通过Jupyter删除表格某一列。