Python 怎么删掉指定两列

与删除指定一列类似，如果要删除指定两列，可以在 `drop` 方法的参数中传入一个包含两个列名的列表，例如：

df = df.drop(['column_name_1', 'column_name_2'], axis=1)

其中，`column_name_1` 和 `column_name_2` 分别是要删除的两个列的名称。执行该代码后，`df` 中对应的两列就会被删除。如果要删除多列，只需在列表中添加更多列名即可。

相关问题

使用python drop删除前两列

### 回答1：
可以使用pandas库中的drop函数来删除前两列，具体代码如下：

import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 删除前两列
data = data.drop(data.columns[:2], axis=1)

# 输出结果
print(data.head())

其中，`data.csv`是要处理的数据文件名，`data.columns[:2]`表示要删除的列的索引范围，`axis=1`表示按列删除。

### 回答2：
使用Python的pandas库来删除前两列非常简单。首先需要将数据加载到一个DataFrame中，然后使用drop()方法删除前两列，并将结果保存到新的数据框中。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 将数据加载到DataFrame中
data = pd.read_csv('data.csv')

# 使用drop()方法删除前两列，并将结果保存到新的数据框中
new_data = data.drop(data.columns[:2], axis=1)

# 打印删除前两列后的新数据框
print(new_data)

在这个示例中，我们首先导入pandas库。然后，使用read_csv()函数将数据加载到一个名为`data`的DataFrame中。接下来，使用drop()方法来删除前两列，并通过`data.columns[:2]`来获取前两列的列名作为参数。`axis=1`表示按照列删除。最后，将删除前两列后的结果保存到名为`new_data`的新数据框中。最后，通过打印`new_data`来查看删除前两列后的数据框。

请注意，`data.csv`是一个代表原始数据的CSV文件。在使用这个代码之前，确保已经将数据存储在名为`data.csv`的文件中，并将文件路径正确地指定到`read_csv()`函数中。

### 回答3：
使用Python中的pandas库中的DataFrame可以轻松地删除前两列。

首先，我们需要导入pandas库：

import pandas as pd

然后，我们可以使用`read_csv`方法读取包含数据的csv文件，并将其转换为DataFrame对象：

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

接下来，我们可以使用DataFrame的`drop`方法删除前两列。要删除多列，可以将列名以列表的形式传递给`drop`方法，并设置`axis=1`以指示按列删除：

data = data.drop(['列名1', '列名2'], axis=1)

请根据你的实际情况将'列名1'和'列名2'替换为你要删除的前两列的列名。

最后，你可以使用`to_csv`方法将结果保存到一个新的csv文件：

data.to_csv('new_data.csv', index=False)

请将'new_data.csv'替换为你想要保存结果的文件名。

综上所述，以上代码将会删除data.csv文件中的前两列，并将结果保存到new_data.csv文件中。注意，这些操作并不会实际修改data.csv文件，而是在内存中进行处理。

python匹配两列数据加标签_基于标签在同一数据帧中查找值并添加到新列（Vlookup）...

你可以使用`pandas`库来实现这个功能。

假设你有一个数据帧`df`，其中包括两列数据`col1`和`col2`，你想要在`col1`中查找每个值在另一个数据帧`lookup_df`的`lookup_col`列中是否存在，如果存在，则在`df`中添加一个新列`label`，并将`lookup_df`中对应行的`lookup_value`添加到`label`中。以下是示例代码：

import pandas as pd

# 创建示例数据帧
df = pd.DataFrame({'col1': ['A', 'B', 'C', 'D'], 'col2': [1, 2, 3, 4]})
lookup_df = pd.DataFrame({'lookup_col': ['A', 'C'], 'lookup_value': ['label1', 'label2']})

# 使用merge函数进行匹配
merged_df = pd.merge(df, lookup_df, left_on='col1', right_on='lookup_col', how='left')

# 添加标签列
merged_df['label'] = merged_df['lookup_value'].fillna('')

# 删除无用的列
merged_df = merged_df.drop(['lookup_col', 'lookup_value'], axis=1)

在代码中，首先创建了两个示例数据帧`df`和`lookup_df`。然后使用`merge`函数将它们合并在一起，使用`left_on`和`right_on`参数指定需要匹配的列，使用`how='left'`将保留`df`中所有行。合并后的数据帧中包括了`lookup_value`列，其中对应`lookup_col`列中的值被匹配到。最后，使用`fillna`函数将缺失值替换为`''`，并删除无用的列，得到最终的数据帧`merged_df`。