pandas，将csv的第0列取出来，作为新csv的第0列，新csv列column名字叫ULF

好的，您可以使用以下代码来实现：

import pandas as pd

# 读取原始csv文件
df = pd.read_csv('original.csv')

# 取出第0列作为新csv的第0列，列名为ULF
new_df = pd.DataFrame()
new_df['ULF'] = df.iloc[:, 0]

# 将新csv保存为文件
new_df.to_csv('new.csv', index=False)

请将代码中的`original.csv`替换为您实际的文件名，并将生成的新csv文件保存为`new.csv`。如果您需要调整列的顺序，可以使用`new_df = new_df[['ULF']]`命令来将ULF列移动到第一列。

相关问题

用pandas在csv中读取第一列内容输出到另一个csv第一列

非常好的问题！以下是代码示例：

import pandas as pd

# 读取csv文件
df = pd.read_csv('file1.csv')

# 从第一列获取数据
col1 = df.iloc[:, 0]

# 创建新的csv文件，将第一列数据写入其中
new_df = pd.DataFrame(col1, columns=['Column1'])
new_df.to_csv('file2.csv', index=False)

这段代码将从file1.csv文件中读取数据，获取第一列内容，然后将其写入到一个名为file2.csv的新文件中。注意，我们使用pandas的iloc函数获取第一列数据，然后将其放入Dataframe对象，最后使用to_csv函数将其写入文件。

pandas，将csv文件中columnn名字为delay的列concat进新的dataframe，并去掉列名字。

可以使用 pandas 库中的 read_csv() 函数读取 csv 文件，并通过 loc[] 方法选择列，再使用 concat() 函数将所选列合并为一个新的 dataframe，最后使用 drop() 函数删除列名。具体代码如下：

import pandas as pd

# 读取 csv 文件
df = pd.read_csv('your_csv_file.csv')

# 选择 delay 列并合并为新的 dataframe
new_df = pd.concat([df.loc[:, 'delay']], axis=1)

# 删除列名
new_df.columns = [""]

其中，`[df.loc[:, 'delay']]` 选择 delay 列并将其转换为 dataframe，`axis=1` 表示按列合并。`new_df.columns = [""]` 将新的 dataframe 的列名设为空字符串。