pandas去掉column保存呢

如果你想在保存 DataFrame 时去掉某些列，可以使用 `drop` 方法对这些列进行删除操作，然后再使用 `to_csv` 方法进行保存。

例如，假设你有一个名为 `df` 的 DataFrame，其中包含三列，你想要删除第二列，并将剩下的两列保存为 CSV 文件，可以按照以下方式操作：

import pandas as pd

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

# 删除 'B' 列
df = df.drop('B', axis=1)

# 保存为 CSV 文件
df.to_csv('data.csv', index=False)

在上面的代码中，`df.drop('B', axis=1)` 表示删除 `df` DataFrame 中的 'B' 列。`axis=1` 表示删除列，而不是行。然后，使用 `to_csv` 方法将剩下的两列保存为 CSV 文件。注意，`index=False` 用于不保存行索引。

相关问题

pandas to_csv 保存时去除首行首列

在Pandas中，如果你想要使用`to_csv()`函数保存数据到CSV文件并且不想包含首行标题（即DataFrame的索引列）以及第一列，你可以通过指定参数来实现：

import pandas as pd

# 假设df是你要保存的DataFrame
df = ...  # 你的数据

# 如果你想移除首行（如果有索引）
if df.index.name != None:
    df.reset_index(drop=True, inplace=True)

# 移除首列（假设它是DataFrame的第一列）
if 'column_name' in df.columns:  # 替换 'column_name' 为你实际的数据列名
    df = df.iloc[:, 1:]

# 然后保存到CSV文件
df.to_csv('output.csv', header=False)  # 参数header=False表示不写入表头

这里我们首先检查是否有索引，并且是否需要删除它。然后检查你是否想移除特定的一列，如果需要就从DataFrame中移除。最后，调用`to_csv()`函数并设置`header=False`来避免写入表头。

将pandas中的dataframe列提取后，去掉双引号，保存为txt文档

好的，可以使用pandas中的to_csv()方法将dataframe中的列保存为txt文档，其中需要指定分隔符为无引号的空格。以下是示例代码：

import pandas as pd

# 读取csv文件为dataframe
df = pd.read_csv('example.csv')

# 提取需要的列
col = df['column_name']

# 去掉双引号
col = col.str.replace('"', '')

# 保存为txt文档，无引号空格分隔
col.to_csv('output.txt', index=False, header=False, sep=' ')

其中，`column_name`需要替换为你需要提取的列名，`example.csv`需要替换为你的csv文件名。保存的txt文档名为`output.txt`，无需事先创建该文件，程序会自动创建并写入数据。