pandas删除第一列

要从 Pandas DataFrame 中删除第一列，可以使用 `drop()` 方法，并将要删除的列的索引（即 0）作为参数传递给该方法。例如，假设有一个 DataFrame `df`，现在想要删除第一列，可以使用以下代码：

df = df.drop(df.columns[0], axis=1)

其中，`df.columns[0]` 表示第一列的列名，`axis=1` 表示删除列，而不是行。如果想要原地删除第一列，可以使用 `inplace=True` 参数：

df.drop(df.columns[0], axis=1, inplace=True)

这将直接在原 DataFrame 上删除第一列。

相关问题

python pandas删除第一列

使用pandas库可以很方便地删除第一列，可以使用drop()函数，代码如下：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')  # 读取csv文件

df = df.drop(df.columns[0], axis=1)  # 删除第一列

df.to_csv('new_data.csv', index=False)  # 将删除第一列后的数据保存至新的csv文件中

注：这里用的样例文件名为"data.csv"，删除第一列后保存为新文件"new_data.csv"。

pandas 删除第一列序号

要删除pandas DataFrame中的第一列（即索引为0的列），你可以使用`drop`方法来实现。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)

# 删除第一列
df = df.drop(df.columns[0], axis=1)

print(df)

输出结果将是：

   B  C
0  4  7
1  5  8
2  6  9

在上面的代码中，我们使用了`drop`方法并通过`df.columns`来指定要删除的列。`axis=1`参数表示我们要删除的是列而不是行。最后，我们将结果重新赋值给原始DataFrame `df`。

希望对你有所帮助！如果有任何其他问题，请随时提问。