csv删除某两列

你可以使用Python中的pandas库来操作CSV文件。下面是一个示例代码，可以删除CSV文件中的两列：

import pandas as pd

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

# 删除两列
df.drop(['column1', 'column2'], axis=1, inplace=True)

# 保存修改后的CSV文件
df.to_csv('modified_csv_file.csv', index=False)

在这个示例中，我们首先使用`pd.read_csv()`方法读取CSV文件。接着，我们使用`df.drop()`方法删除了名为`column1`和`column2`的两列，并将`axis`参数设置为1以表示我们要删除列。最后，我们使用`df.to_csv()`方法将修改后的数据框保存为CSV文件。注意，我们将`index`参数设置为`False`以避免保存数据框的索引。

相关问题

pd.read_csv先读取数据文件,然后删除某几列的代码

可以使用 Pandas 中的 `drop` 方法来删除某几列。具体代码如下：

import pandas as pd

# 读取数据文件
df = pd.read_csv('data.csv')

# 删除第一列和第三列
df = df.drop(columns=['col1', 'col3'])

其中，`drop` 方法的 `columns` 参数可以指定要删除的列名或列索引。在上面的例子中，我们删除了第一列和第三列，即列名为 `col1` 和 `col3` 的两列。最后得到的 `df` 就是删除了这两列后的数据集。

.使用以下代码，在当前文件夹中生成某商场营业额模拟数据文件 data.csv。数据文件有两列，分别为“日期”和“营业额”。日期从2022-1-1开始，共365天，365条营业数据。 import csv import random import datetime fn = 'data.csv' with open(fn, 'w') as fp: # 创建 csv 文件写入对象 wr = csv.writer(fp) # 写入表头 wr.writerow(['日期', '营业额']) # 生成模拟数据 startDate = datetime.date(2022, 1, 1) # 生成 365 个模拟数据 for i in range(365): # 生成一个模拟数据，写入 csv 文件 amount = 500 + i*5 + random.randrange(100) wr.writerow([str(startDate), amount]) # 下一天 startDate = startDate + datetime.timedelta(days=1) copy 依据以上生成的模拟数据文件，完成下面的任务： （1）使用pandas读取文件data.csv中的数据，创建DataFrame对象，并删除其中所有缺失值。

好的，接下来我将以 Python 代码的形式回答您的问题：

import pandas as pd

# 读取数据文件
df = pd.read_csv('data.csv')

# 删除所有缺失值
df.dropna(inplace=True)

以上代码中，我们使用 pandas 库的 `read_csv()` 函数读取了文件 `data.csv` 中的数据，并将其保存为 DataFrame 对象 `df`。接着，我们使用该对象的 `dropna()` 方法删除了所有缺失值，即将缺失值所在的行删除。最终，`df` 中不再包含任何缺失值。