如何用Pandas的read_csv读取CSV后删除多列并保存新文件？

你的代码只删除最后一列，是因为Pandas的drop()方法默认不会修改原DataFrame，而是返回一个删除列后的新对象。前面几次调用df.drop()都没有将结果赋值回df，也没有使用inplace=True参数，所以这些删除操作完全没有生效，只有最后一次drop()后直接链式调用to_csv()，才会把仅删除最后一列的结果保存。

推荐以下几种写法，任选其一即可：

方案1：一次性删除多列（最简洁高效） #

一次性传入所有要删除的列名列表，避免重复操作：

import pandas as pd
df = pd.read_csv('TradedInstrument_20230331_real.csv', sep='\t', encoding='unicode_escape')
# 去重后列名列表
cols_to_drop = [
    'stopTrdgAllowedInOpnFlag',
    'stopTrdgsAllowableInTrdg',
    'preTradeBlockThresholdChf',
    'billingSegmentCode',
    'billingSegmentDesc'
]
df.drop(columns=cols_to_drop, inplace=True)
df.to_csv('output.csv', index=False)

方案2：每次删除后赋值回原DataFrame #

每次调用drop()后，将返回的新对象重新赋值给df：

import pandas as pd
df = pd.read_csv('TradedInstrument_20230331_real.csv', sep='\t', encoding='unicode_escape')
df = df.drop(columns='stopTrdgAllowedInOpnFlag')
df = df.drop(columns='stopTrdgsAllowableInTrdg')
df = df.drop(columns='preTradeBlockThresholdChf')
df = df.drop(columns='billingSegmentCode')
df = df.drop(columns='billingSegmentDesc')
df.to_csv('output.csv', index=False)

方案3：使用inplace=True直接修改原DataFrame #

在每次drop()时添加inplace=True参数，直接在原DataFrame上执行删除操作：

import pandas as pd
df = pd.read_csv('TradedInstrument_20230331_real.csv', sep='\t', encoding='unicode_escape')
df.drop(columns='stopTrdgAllowedInOpnFlag', inplace=True)
df.drop(columns='stopTrdgsAllowableInTrdg', inplace=True)
df.drop(columns='preTradeBlockThresholdChf', inplace=True)
df.drop(columns='billingSegmentCode', inplace=True)
df.drop(columns='billingSegmentDesc', inplace=True)
df.to_csv('output.csv', index=False)

注意：你的代码中重复删除了preTradeBlockThresholdChf列，建议去掉重复操作，避免冗余。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Patrick_Chong