常用的用法为:pandas.read_csv(‘file_name.csv’, usecols = [0,1,2,3]) 读取0,1,2,3也就是前四列,中间的数可以任意指定
在使用pandas读取CSV文件时,如果你只想读取其中的某些列,可以通过read_csv函数中的usecols参数来实现。以下是详细的步骤和示例代码: 导入pandas库: 首先,你需要导入pandas库,这是进行数据处理和分析的基础。 python import pandas as pd 使用read_csv函数读取CSV文件: 通过pd.read_csv()函数,你可以读取CSV文件。在...
index_col参数在使用pandas的read_csv函数时用于指定哪一列作为DataFrame的索引。 如果设置为None(默认值),CSV文件中的行索引将用作DataFrame的索引。如果设置为某个列的位置(整数)或列名(字符串),则该列将被用作DataFrame的索引。 import pandas as pd # 我们想要将'`email`'列作为DataFrame的索引 df8 = pd.re...
pandas.read_csv(filepath_or_buffer, sep=NoDefault.no_default**,** delimiter=None**,** header='infer’, names=NoDefault.no_default**,** index_col=None**,** usecols=None**,** squeeze=False**,** prefix=NoDefault.no_default**,** mangle_dupe_cols=True**,** dtype=None**,** engi...
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
pandas read_csv header=[collumn1,collumn2,...] # usecols 读取某一列或者某几列: import numpy as np df4=pd.read_csv("./100rowsX15cols_host.csv",usecols=["id","x0"]) print(pd.DataFrame(df4.values,dtype=np.int)) 1. 2. 3....
read_csv函数,不仅可以读取csv文件,同样可以直接读入txt文件(默认读取逗号间隔内容的txt文件)。 pd.read_csv('data.csv') pandas.read_csv(filepath_or_buffer, sep=',', delimiter=None, header='infer', names=None, index_col=None, usecols=None, squeeze=False, prefix=None, mangle_dupe_cols=True, ...
usecols是先从读取到的数据判断出当前的列名并作为返回值,类似于列表,使用函数调用时,例如lambda x:各个元素都会被使用到,类似于map(lambda x: x, iterable), iterable就是usecols的返回值,lambda x与此处一致,再将结果传入至read_csv中,返回指定列的数据框。
使用usecols参数时,需要提供一个列名列表或函数。Pandas将根据这个列表或函数来选择相应的列。列名列表:如果提供了一个列名列表,Pandas将仅加载这些列。例如: import pandas as pd # 读取csv文件,仅选择'A'和'B'列 data = pd.read_csv('file.csv', usecols=['A', 'B'])...
pandas.read_csv 接口用于读取 CSV 格式数据文件,由于它使用非常频繁,功能强大参数众多,所以在这里专门做详细介绍, 我们在使用过程中可以查阅。 读Excel 文件等方法会有很多相同的参数,用法基本一致。 语法 它的语法如下: pd.read_csv(filepath_or_buffer: Union[str, pathlib.Path, IO[~AnyStr]], ...