用了两种方式解决该问题，都是网上现有的解决方案。
场景说明：
有一个数据文件，以文本方式保存，现在有三列user_id,plan_id,mobile_id。目标是得到新文件只有mobile_id,plan_id。
解决方案
方案一：用python的打开文件写文件的方式直接撸一遍数据，for循环内处理数据并写入到新文件。
代码如下：
def readwrite1( input_file,output_file):
f = open(input_file, 'r')
out = open(output_file,'w')
print (f)
for line in f.readlines():
a = line.split(",")
x=a[0] + "," + a[1]+"\n"
out.writelines(x)
f.close()
out.close()
方案二：用 pandas 读数据到 DataFrame 再做数据分割，直接用 DataFrame 的写入功能写到新文件
代码如下：
def readwrite2(input_file,output_file): date_1=pd.read_csv(input_file,header=0,sep=',') date_1[['mobile', 'plan_id']].to_csv(output_file, sep=',', header=True,index=False)
从代码上看，pandas逻辑更清晰。
下面看下执行的效率吧！
def getRunTimes( fun ,input_file,output_file):
begin_time=int(round(time.time() * 1000))
fun(input_file,output_file)
end_time=int(round(time.time() * 1000))
print("读写运行时间：",(end_time-begin_time),"ms")
getRunTimes(readwrite1,input_file,output_file) #直接撸数据
getRunTimes(readwrite2,input_file,output_file1) #使用dataframe读写数据
读写运行时间： 976 ms
读写运行时间： 777 ms
input_file 大概有27万的数据，dataframe的效率比for循环效率还是要快一点的，如果数据量更大些，效果是否更明显呢？
下面试下增加input_file记录的数量试试，有如下结果
input_file readwrite1 readwrite2 27W 976 777 55W 1989 1509 110W 4312 3158
从上面测试结果来看,dataframe的效率提高大约30%左右。
以上这篇Python读csv文件去掉一列后再写入新的文件实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。
《魔兽世界》大逃杀！60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线
暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容，新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线，届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。
艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕，并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时，他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中，玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动，其中包含极高的风险和史诗级的奖励。
《强袭风暴》不是普通的战场，作为一个独立于主游戏之外的活动，玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》，不分职业、不分装备（除了你在赛局中捡到的），光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式，玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前，可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹，《巨龙崛起》和《魔兽世界：巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。
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