要将列恢复到原来的状态，可以使用Pandas库中的pd.DataFrame()函数从更新后的列表中创建一个新的DataFrame。下面是一个示例代码片段，您可以修改它以满足您的特定需求：

import pandas as pd

# read the original csv file into a DataFrame
df = pd.read_csv('original_file.csv')

# convert each column into a list, remove unwanted data, and store in a new list
column_a_list = [item.replace('unwanted_string', '') for item in df['Column A'].tolist()]
column_b_list = [item.replace('unwanted_string', '') for item in df['Column B'].tolist()]

# create a new DataFrame with the updated lists
new_df = pd.DataFrame({'Column A': column_a_list, 'Column B': column_b_list})

# write the new DataFrame to a csv file
new_df.to_csv('updated_file.csv', index=False)

在本例中，我们使用pd.read_csv()将原始csv文件读入DataFrame，然后将每列转换为列表，并使用列表解析删除任何不需要的数据。然后，我们使用更新后的列表创建一个新的DataFrame，并使用to_csv()将其写入新的csv文件。注意，我们使用index=False来防止行索引被写入csv文件。