Question

我有这个人。数据帧：

DF

如何从此数据框中删除列名A和B？一种方法可能是将其写入csv文件，然后在指定header = None时读取它。如果没有写出csv并重新阅读，有没有办法做到这一点？

Answer 1

我认为您无法删除列名称，只能使用shape将其重置为range：

print df.shape[1]
2

print range(df.shape[1])
[0, 1]

df.columns = range(df.shape[1])
print df
    0   1
0  23  12
1  21  44
2  98  21

这与使用to_csv和read_csv：

相同

print df.to_csv(header=None,index=False)
23,12
21,44
98,21

print pd.read_csv(io.StringIO(u""+df.to_csv(header=None,index=False)), header=None)
    0   1
0  23  12
1  21  44
2  98  21

使用skiprows的下一个解决方案：

print df.to_csv(index=False)
A,B
23,12
21,44
98,21

print pd.read_csv(io.StringIO(u""+df.to_csv(index=False)), header=None, skiprows=1)
    0   1
0  23  12
1  21  44
2  98  21

Answer 2

如何摆脱标题（第一行）和索引（第一列）。

要写入CSV文件：

df = pandas.DataFrame(your_array)
df.to_csv('your_array.csv', header=False, index=False)

从CSV文件中读取：

df = pandas.read_csv('your_array.csv')
a = df.values

如果您想要阅读不包含标题的CSV文件，请传递其他参数header：

df = pandas.read_csv('your_array.csv', header=None)

Answer 3

还没有看到这种解决方案，所以这是我不使用read_csv的方法：

df.rename(columns={'A':'','B':''})

如果将所有列名重命名为空字符串，则表将返回而没有标题。

如果表中有很多列，则可以先创建一个字典，而无需手动重命名：

df_dict = dict.fromkeys(df.columns, '')
df.rename(columns = df_dict)

Answer 4

我遇到了同样的问题，但是用这种方式解决了：

df = pd.read_csv('your-array.csv', skiprows=[0])

Answer 5

您可以先将 DataFrame 转换为 Numpy 数组，使用：

s1=df.iloc[:,0:2].values

然后，将 numpy 数组转换回 DataFrame：

s2=pd.DataFrame(s1)

这将返回一个没有列的 DataFrame。 enter image description here

从pandas数据帧中删除标题列

5 个答案: