将读取的数据赋值给一个DataFrame对象: 在上述步骤中,df_selected即为包含指定列数据的DataFrame对象。 (可选)打印或处理DataFrame对象中的数据: python print(df_selected) 或者,如果你已经读取了整个CSV文件到一个DataFrame中,并且想要选择特定的列,可以直接使用列名或列索引进行切片: 使用列名选择: python df_...
pd.read_csv(data,usecols=[0,4,3])# 按索引只读取指定列,与顺序无关 pd.read_csv(data,usecols=['列1','列5'])# 按列名,列名必须存在 # 指定列顺序,其实是df的筛选功能 pd.read_csv(data,usecols=['列1','列5'])[['列5','列1']]# 以下用callable方式可以巧妙指定顺序,in后面的是我们要的...
importpandas as pd df_example= pd.read_csv('Pandas_example_read.csv')#等同于:df_example = pd.read_csv('Pandas_example_read.csv', header=0) 2. csv文件有列标题,但是想自己换成别的列标题 2.1和2.2效果都是一样的,读取文件,并且改列名 2.1 在读数之后自定义标题 df_example = pd.read_csv('...
# 读取字符串路径importpandasfrompathlibimportPath# 1.相对路径,或文件绝对路径df1=pandas.read_csv('data.csv')print(df1)# 文件路径对象Pathfile_path=Path(__file__).parent.joinpath('data.csv')df2=pandas.read_csv(file_path)print(df2)# 读取url地址df3=pandas.read_csv('http://127.0.0.1:8000/...
回答:在使用pandas.read_csv读取CSV文件时,列名问题主要涉及到以下几个方面: 列名的默认处理方式:pandas.read_csv默认将CSV文件的第一行作为列名。如果CSV文件没有列名,可以通过设置header参数来指定列名的行数,例如header=0表示第一行为列名。 列名的重命名:如果CSV文件的列名不符合需求,可以通过设置names参数来重新...
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...
header：指定行号或行号列表作为列名，或使用默认的'infer'推断列名，默认为 'infer'。names：指定列名列表。示例：import pandas as pd# 从CSV文件中读取数据df = pd.read_csv('data.csv')# 打印DataFrameprint(df)输出结果： Name Age Alice 251 Bob 302 Carol 35写入CSV文件：...
1、读取csv importpandas as pd df= pd.read_csv('路径/py.csv') 2、取行号 index_num = df.index 举个例子: importpandas as pd df= pd.read_csv('./IP2LOCATION.csv',encoding='utf-8') index_num=df.indexprint(index_num) 3、取出行 ...
除了io参数之外,read_csv()函数还有许多其他参数,用于控制数据的读取和解析过程。 以下是一些常用的参数: sep:用于指定字段之间的分隔符,默认为逗号。 header:用于指定哪一行作为列名,默认为第一行。 skiprows:用于跳过指定的行数。 usecols:用于选择要读取的列。 dtype:用于指定每列的数据类型。 na_values:用于指定...