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。

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import pandas as pd

# 设置初始列名
header = pd.read_csv('1yue2.csv', nrows=1, header=0).columns.tolist()

# 分隔并删除有问题的行
chunksize = 1000000
i = 0
for chunk in pd.read_csv('1yue2.csv', chunksize=chunksize):
    i += 1
    # 检查问题行，这里假设有问题的是某一行值为NaN
    problematic_rows = chunk.loc[chunk.isna().any(axis=1)]
    
    # 删除有问题的行
    chunk = chunk.dropna() if not problematic_rows.empty else chunk
    
    # 保存处理后的数据到新的csv文件，文件名为原始文件加上当前的序列号
    chunk.to_csv(f'1yue2_part_{i}.csv', index=False, header=header)

在这个例子中，我们首先读取CSV的第一行作为头信息，然后循环读取每100万行数据。如果找到有问题的行（这里简单地通过检查是否有NaN值），我们就先删除它们；如果没有问题，则直接保存。每个处理过的部分会被保存到单独的新文件中。

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import pandas as pd

# 读取 Excel 文件
df = pd.read_excel('file.xlsx', usecols=[1], header=1)

# 删除空值
df = df.dropna()

# 打印结果
print(df)

在上面的代码中，我指定只读取第二列数据（序列号在第一列），表头在第二行，然后删除空值。