python读取表格，想删除特征列的中文，只保留数字

可以使用Python的pandas库来读取表格，并删除特定列。

首先，需要使用pandas的read_excel()函数读取表格，例如：

import pandas as pd

df = pd.read_excel('your_file.xlsx')

然后，可以使用drop()函数来删除特定列。假设要删除名为'特征列'的列，可以这样做：

df = df.drop(columns=['特征列'])

接下来，可以使用正则表达式来筛选出只包含数字的列。可以使用pandas的str.extract()函数和正则表达式r'\d+'来提取数字。例如，假设要筛选的列为'数字列'，可以这样做：

df['数字列'] = df['数字列'].str.extract(r'(\d+)', expand=False)

最后，可以使用pandas的to_excel()函数将结果保存为新的Excel表格。例如：

df.to_excel('new_file.xlsx', index=False)

注意，index=False参数可以禁止保存行索引。

相关问题

python读取表格，特征列包含了数字和中文，如何删除中文

可以使用Python的pandas库和正则表达式来删除特征列中的中文。

首先，需要使用pandas的read_excel()函数读取表格，例如：

import pandas as pd

df = pd.read_excel('your_file.xlsx')

然后，可以使用正则表达式来筛选出只包含数字的部分。可以使用pandas的str.extract()函数和正则表达式r'\d+'来提取数字。例如，假设要筛选的列为'特征列'，可以这样做：

df['特征列'] = df['特征列'].str.extract(r'(\d+)', expand=False)

这里的r'\d+'表示匹配连续的数字。

最后，可以使用pandas的to_excel()函数将结果保存为新的Excel表格。例如：

df.to_excel('new_file.xlsx', index=False)

注意，index=False参数可以禁止保存行索引。

python读取Excel表格删除第一列

使用 `pandas` 库读取 Excel 表格后，可以使用 `drop` 方法删除指定的列。具体可以使用 `data.drop(columns=['列名'])` 来删除指定的列。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 读取 Excel 表格数据
data = pd.read_excel('data.xlsx')

# 删除第一列
data = data.drop(columns=['列1'])

# 显示删除第一列后的数据
print(data)

在上面代码中，`data.drop(columns=['列1'])` 表示删除名为 `列1` 的列，并将删除后的数据赋值给原变量 `data`。如果需要删除多列，可以将列名以列表形式传入 `columns` 参数中。