使用pandas的read_csv函数读取csv文件,并通过指定columns参数来选择需要读取的列。 示例代码如下: import pandas as pd # 读取整个csv文件,不指定列 df = pd.read_csv('data.csv') # 读取指定列 selected_columns = ['column1', 'column2', 'column3'] df_selected = pd.read_csv('data.csv', usecols...
在Pandas中,我们通常使用pd.read_csv()函数来读取CSV文件。这个函数有一个参数叫做header,它可以用来指定哪一行应该被用作列索引。默认情况下,header=0,即第一行被用作列索引。如果你想用其他行作为列索引,你可以将header设置为一个整数或者一个列表。例如,如果你想用第二行作为列索引,你可以设置header=1。如果...
19 21 name_21 coment_21 NaN 为了能够看到数据的“边界”,读取的时候显示了第一列无效的数据。正常的使用中,或许我们是想连上面结果中最后一列的信息也去掉的,那只需要在参数重去掉最后一列的列号。 In [47]: data = pd.read_csv('data.csv',usecols=[0,1,2]) In [48]: data Out...
pandas,xlrd , openpyxl 5.找出指定的行和指定的列 主要使用的就是函数iloc data.iloc[:,:2]#即全部行,前两列的数据 逗号前是行,逗号后是列的范围,很容易理解 6.在规定范围内找出符合条件的数据 data.iloc[:10,:][data.工资>6000] 这样即可找出前11行里工资大于6000的所有人的信息了...
filename1.csv:默认是保存了行索引(filename3.csv和filename4.csv的内容也是如下,一样的!) filename2.csv:没有保存行索引 注意: 我们一般保存的CSV文件是不需要保存索引的,直接设置为False吧,否则这个索引也会作为单独的一列数据 3 使用python pandas 读取csv的每行、每列数据 ...
使用pandas读取csv文件读取出来的数据其实还是有一定附加格式的,那就是行列标题。 In [18]:data1 = pd.read_csv('data.csv') In [19]:data1 Out[19]: index name comment Unnamed: 3 Unnamed: 4 Unnamed: 5 Unnamed: 6 0 1 name_01 coment_01 NaN NaN NaN NaN ...
pandas 在读取 csv 文件后,读取结果列中 code 列中的字符串,变为了数值型,使得原为 000001 的字符串变成了数值型 1,如下图所示: 解决方式有两种: 一、自行补足缺失的 0 二、通过 pandas 指定数据列类型,直接处理(墙裂推荐) 读取时,添加如下指定参数即可 dtype=
读取本地中CSV文件的指定列,并对列进行重命名,并保存回本地 原数据展示 movies.csv 操作后数据展示 new_movies.csv 代码 # -*- coding: utf-8 -*-importjsonimportpandasaspd# 所需列名和新老列名映射关系columns_json_str ='{"name":"NEW_NAME","src":"NEW_SRC"}'columns_dict = json.loads(columns...
pandas读取csv文件时可使用usecols参数指定某个列作为索引。( ) A.对 B.错 点击查看答案