读取熊猫中的数据框，跳过第一列以读取时间序列数据

Question

问题是不言自明的。是否有任何方法可以读取csv文件以跳过第一列以读取时间序列数据？ 我尝试了这段代码：

df = pd.read_csv("occupancyrates.csv", delimiter = ',')
df = df[:,1:]
print(df)

但这会引发错误： “ TypeError：不可散列的类型：'sl​​ice'”

Answer 1

如果您知道列的名称，请执行以下操作：

df = pd.read_csv("occupancyrates.csv") # no need to use the delimiter = ','
df = df.drop(['your_column_to_drop'], axis=1)
print(df)

Answer 2

df = pd.read_csv("occupancyrates.csv")
df.pop('column_name')

数据框就像一个字典，其中列名是键，值是列项。对于Ex

d = dict(a=1,b=2)
d.pop('a')

现在，如果您打印d，输出将为

{'b': 2}

这就是我上面从数据框中删除一列的方法。

通过这种方式，您无需像其他答案一样将其分配回数据框

df = df.iloc[:, 1:] 

或者您甚至不需要在任何地方指定inplace=True