dataframe删除第n个列，举例

假设有以下的DataFrame：

import pandas as pd

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

输出结果为：

   A  B  C
0  1  4  7
1  2  5  8
2  3  6  9

现在我们想要删除第二列，可以使用`drop`方法：

df = df.drop(columns=['B'])
print(df)

输出结果为：

   A  C
0  1  7
1  2  8
2  3  9

其中`columns`参数中传入要删除的列的名称或者索引即可。在本例中，我们传入了`'B'`，表示删除第二列。

相关问题

dataframe删除第一列

可以使用 `drop` 方法来删除 dataframe 的第一列。具体操作如下：

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(df.columns[0], axis=1)

print(df)

输出结果为：

   B  C
0  4  7
1  5  8
2  6  9

其中，`df.columns[0]` 表示 dataframe 的第一列，`axis=1` 表示删除列。最后将删除后的 dataframe 赋值给原来的 dataframe 即可。

dataframe删除第0列和第2列

假设你使用的是Python的pandas库，可以使用以下代码删除DataFrame的第0列和第2列：

import pandas as pd

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

# 删除第0列和第2列
df = df.drop(df.columns[[0, 2]], axis=1)

# 打印结果
print(df)

输出结果：

   B
0  4
1  5
2  6

其中，`axis=1`表示按列进行删除，`df.columns[[0, 2]]`表示要删除的列的索引，即第0列和第2列。