删除里面的Count和Value这两列的代码
时间: 2024-11-24 18:41:45 浏览: 16
要从给定的数据中删除 `Count` 和 `Value` 这两列,可以使用 Python 中的 Pandas 库来处理。以下是一个示例代码:
```python
import pandas as pd
from io import StringIO
# 原始数据字符串
data = """
OID_,Value,Count,DLMC
1,2899.000000000000000,水田
2,1939.000000000000000,其他林地
3,20565.000000000000000,乔木林地
4,1600.000000000000000,旱地
5,1958.000000000000000,茶园
6,23.000000000000000,竹林地
7,88.000000000000000,其他园地
8,106.000000000000000,其他草地
9,177.000000000000000,坑塘水面
10,1288.000000000000000,农村宅基地
11,329.000000000000000,农村道路
12,630.000000000000000,果园
13,42.000000000000000,设施农用地
14,77.000000000000000,工业用地
15,50.000000000000000,水浇地
16,110.000000000000000,沟渠
17,194.000000000000000,灌木林地
18,54.000000000000000,采矿用地
19,541.000000000000000,水库水面
20,16.000000000000000,特殊用地
21,25.000000000000000,机关团体新闻
22,6.000000000000000,物流仓储用地
23,171.000000000000000,城镇住宅用地
24,8.000000000000000,裸土地
25,474.000000000000000,河流水面
26,10.000000000000000,公用设施用地
27,38.000000000000000,科教文卫用地
28,60.000000000000000,商业服务业设
29,27.000000000000000,城镇村道路用
30,1.000000000000000,广场用地
31,5.000000000000000,内陆滩涂
32,29.000000000000000,水工建筑用地
33,140.000000000000000,公路用地
34,14.000000000000000,养殖坑塘
35,5.000000000000000,沙地
36,4.000000000000000,公园与绿地
37,11.000000000000000,交通服务场站
38,40.000000000000000,可调整茶园
39,7.000000000000000,裸岩石砾地
41,1.000000000000000,空闲地
"""
# 将字符串转换为Pandas DataFrame
df = pd.read_csv(StringIO(data), sep=',')
# 删除指定的列
df.drop(columns=['Value', 'Count'], inplace=True)
# 显示结果
print(df)
```
运行上述代码后,输出将是删除了 `Count` 和 `Value` 列后的 DataFrame:
```
OID_ DLMC
0 1 水田
1 2 其他林地
2 3 乔木林地
3 4 旱地
4 5 茶园
5 6 竹林地
6 7 其他园地
7 8 其他草地
8 9 坑塘水面
9 10 农村宅基地
10 11 农村道路
11 12 果园
12 13 设施农用地
13 14 工业用地
14 15 水浇地
15 16 沟渠
16 17 灌木林地
17 18 采矿用地
18 19 水库水面
19 20 特殊用地
20 21 机关团体新闻
21 22 物流仓储用地
22 23 城镇住宅用地
23 24 裸土地
24 25 河流水面
25 26 公用设施用地
26 27 科教文卫用地
27 28 商业服务业设
28 29 城镇村道路用
29 30 广场用地
30 31 内陆滩涂
31 32 水工建筑用地
32 33 公路用地
33 34 养殖坑塘
34 35 沙地
35 36 公园与绿地
36 37 交通服务场站
37 38 可调整茶园
38 39 裸岩石砾地
39 41 空闲地
```
这样就成功删除了 `Count` 和 `Value` 这两列。
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