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方法一：假设我们要删除的列的名称为 ‘观众ID’,‘评分’ :

df=df.drop(['观众ID','评分'],axis=1)

方法二：

#删除指定列
df.drop(columns=["城市"])

即可删除指定的列

3. 删除行操作

删除某几行

df.drop([1,2])  #删除1,2行的整行数据

删除行（某个范围）

#删除行（某个范围）
df.drop(df.index[3:6],inplace=True)

将数据重新保存到csv文件中

#如果想要保存新的csv文件，则为
df.to_csv("data_new.csv",index=False,encoding="utf-8")

4. drop函数的相关参数说明：
参数axis=0，表示对行进行操作，如对列进行操作则更改默认参数为axis=1。

参数inplace=False，表示该删除操作不改变原数据，返回一个执行删除操作后的新dataframe，如直接对原数据进行删除操作，则更改默认参数为inplace=True。

5. to_csv函数的相关参数说明：
参数index=False，表示输出不显示index(索引)值。

参数encoding=“utf-8”，表示保存的文件编码格式为utf-8。

上述是对CSV文件数据删除行或列操作，对Excel文件数据进行删除行或列操作同理。
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参考资料：https://blog.csdn.net/weixin_49779629/article/details/115447073