pandas删除EXCEL表中的多列

以下是使用pandas删除Excel表中多列的方法：

# 导入pandas包并重命名为pd
import pandas as pd

# 读取Excel中Sheet1中的数据
data = pd.DataFrame(pd.read_excel('test.xls', 'Sheet1'))

# 删除多列，例如删除第一列和第三列
data.drop(columns=['列名1', '列名3'], inplace=True)

# 将修改后的数据保存到新的Excel文件中
data.to_excel('new_test.xls', index=False)

其中，`drop`函数可以通过`columns`参数指定要删除的列名，多个列名以列表形式传入。`inplace=True`表示直接在原数据上进行修改，而不是返回一个新的数据副本。最后，使用`to_excel`函数将修改后的数据保存到新的Excel文件中。

相关问题

pandas删除excel某一列

可以使用pandas的`drop`函数来删除excel中的某一列。以下是示例代码：

import pandas as pd

# 读取excel文件
df = pd.read_excel('example.xlsx')

# 删除名为 '列名' 的列
df = df.drop(columns=['列名'])

# 将修改后的数据保存回excel文件
df.to_excel('example.xlsx', index=False)

在`drop`函数中，`columns`参数用于指定要删除的列名，多个列可以用列表形式传入。这里我们使用`index=False`来避免生成excel文件中多余的索引列。

pandas删除excel表格中不需要的列

要删除 Excel 表格中不需要的列，可以使用 Pandas 库中的 `drop` 函数。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 读取 Excel 表格
df = pd.read_excel('example.xlsx')

# 删除需要的列
df.drop(['不需要的列1', '不需要的列2'], axis=1, inplace=True)

# 保存修改后的 Excel 表格
df.to_excel('new_example.xlsx', index=False)

其中，`drop` 函数的第一个参数是要删除的列的名称，可以同时删除多列，用列表形式传入。`axis` 参数设置为 `1` 表示按列删除，`inplace` 参数设置为 `True` 表示直接在原 DataFrame 上修改，不需要再将返回值赋给一个新的变量。最后，使用 `to_excel` 函数将修改后的 DataFrame 保存为新的 Excel 表格。