通过使用Python删除和转换列来格式化csv文件

我想用pandas函数修改python中的数据帧。因此，我想删除第一列和第七列

（Unix时间戳，关闭）

。我还将列

符号

移动到了列的末尾。如何对下面的csv文件进行这些转换。我想将格式永久写入csv文件，这可能吗

import pandas as pd
url= input.csv
data = pd.read_csv(url, low_memory=False)

原始csv：

格式化的csv/预期输出：

---

首先通过

drop（）

方法删除列：-

data=data.drop(columns=['Unix Timestamp','Close'])

symbol=data.pop('Symbol')

现在使用

pop（）

方法：-

data=data.drop(columns=['Unix Timestamp','Close'])

symbol=data.pop('Symbol')

最后：-

data['Symbol']=symbol

之后，如果您想更改csv文件的内容，请通过

to_csv（）

方法将此数据保存到您的csv文件中

data.to_csv(url)

---

注意：-如果不想保存索引，请将

中的
index=False
传递给代码的\u csv（）

方法，但我正在尝试永久格式化csv文件的内容。我更新了我的答案…请看一看虽然你有答案，但你应该将

原始csv

作为格式化文本发布，以便其他用户可以复制：）

data.to_csv(url)