从pandas数据框中删除标题列

Question

我有以下数据框：

df

   A   B
0  23  12
1  21  44
2  98  21

我该如何从这个数据帧中删除列名为A和B的列？一种方法是将其写入CSV文件，然后在读取时指定header=None。是否有一种不必写入CSV并重新读取的方法？

- user308827

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为什么您想要将它们移除？ - Alexander

我有一个函数，假设它们不存在。 - user308827

df = pd.DataFrame(df.values) - BeRT2me

Answer 1

我认为您无法删除列名，只能通过使用 shape 和 range 重置它们：

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

- jezrael

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那是一种非常聪明的方法来重新计算行或列索引。 - Rockbar

Answer 2

如何去除表格的标题行（第一行）和索引列（第一列）。

将数据写入CSV文件的方法：

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

读取CSV文件的方法：

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

如果您想读取一个没有标题的CSV文件，请传递额外的参数header：

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

- Max

Answer 3

我曾经遇到过同样的问题，但是用以下方法解决了它:

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

- wilma88

Answer 4

您可以先将DataFrame转换为Numpy数组，使用以下代码：

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。 输入图像描述

- lalitjoesat

Answer 5

我还没有看到这个解决方案，所以我来分享一下我的做法，不需要使用read_csv：

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

如果您将所有列的名称重命名为空字符串，则表将返回无标题状态。

如果您的表中有很多列，您可以先创建一个字典，而不是手动重命名。

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

- Kangand

Answer 6

这个完美运作：

要获取没有标题的数据框，请使用：

totalRow = len(df.index)
df.iloc[1: totalRow]

或者你可以像这样使用第二种方法：

totalRow = df.index.stop
df.iloc[1, totalRow]

- Peter Moses

Answer 7

从pandas DataFrame中删除标题列。可以在不写入csv并再次读取的情况下完成。

解决方案：

将列名替换为DataFrame的第一行。

df.columns = df.iloc[0,:].values

然后删除DataFrame的第一行。

df = df.tail(-1)

- Anirudh Maurya