Python 删除tflearn中的列以生成奇怪的输出

我正在使用

tflearn

并使用以下代码加载我的csv文件

数据，标签=加载_csv（'/home/eric/Documents/Speed Dating data.csv'， 目标列=0，分类标签=False）

这是我的csv文件的一个片段（还有很多列）

我想删除一个特定的列。例如，假设我删除了第1列，然后打印出第1列到第5列的数据

def preprocess(cols_del):
data, labels = load_csv('/home/eric/Documents/Speed Dating Data.csv',
                        target_column=0, categorical_labels=False)

for col_del in sorted(cols_del):
    [data.pop(col_del) for position in data]

for i in range(20):
    print(data[i][0:5])

def main(_):
    delete = [0]
    preprocess(delete)

这就是结果

['9', '1', '18', '2', '11']
['9', '1', '18', '2', '11']
['9', '1', '18', '2', '11']
['9', '1', '18', '2', '11']
['9', '1', '18', '2', '11']
['9', '1', '18', '2', '11']
['9', '1', '18', '2', '11']
['9', '1', '18', '2', '11']
['9', '1', '18', '2', '11']
['9', '1', '18', '2', '11']
['9', '1', '18', '2', '11']
['10', '1', '20', '2', '11']
['10', '1', '20', '2', '11']
['10', '1', '20', '2', '11']
['10', '1', '20', '2', '11']
['10', '1', '20', '2', '11']
['10', '1', '20', '2', '11']
['10', '1', '20', '2', '11']
['10', '1', '20', '2', '11']
['10', '1', '20', '2', '11']

数据显然不同。发生了什么事？是否删除行而不是列？如何在不更改任何其他列的情况下完全删除整个列

---

另外，我知道这是一个单独的问题，但是如果我在loadcsv函数中使用

n_类

，我会怎么做？这是我的CSV中的列数吗？

发生的事情是，行

[data.pop（col_del）代表数据中的位置]

删除了一半行，然后显示剩下的前20行。（它将删除所有行，但对

pop

的调用正在推进循环迭代器。）

如果不需要某些列，则在调用

load\u csv

时，应将

delete

列表传递到

columns\u to\u ignore

参数。请参阅上的功能说明。如果需要从内存中的数据集中删除列，我认为花时间学习Pandas库的基础知识是值得的；这会让你的生活简单得多

如果目标标签是分类的，则需要

n\u类

，以便告诉

load\u csv

有多少个类别。因为您有

分类标签=False

，所以不需要它