pandas删除第一列

可以使用 `drop` 方法来删除 DataFrame 中的一列，如下所示：

import pandas as pd

# 创建一个 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

# 删除第一列
df = df.drop(columns=['A'])

print(df)

输出：

   B  C
0  4  7
1  5  8
2  6  9

其中，`columns` 参数指定要删除的列的名称或索引。在上面的例子中，我们指定了 `'A'`，表示要删除 DataFrame 中的第一列。

相关问题

pandas 删除第一列

你可以使用pandas库中的drop()函数来删除第一列。下面是两种删除第一列的方法：

方法一：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame示例
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)

# 打印删除第一列后的DataFrame
print(df)

方法二：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame示例
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)

# 删除第一列
df.drop(df.columns[[0]], axis=1, inplace=True)

# 打印删除第一列后的DataFrame
print(df)

这两种方法都可以删除第一列，你可以根据自己的需求选择其中一种方法来使用。

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。