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
pandas是一个强大的数据分析工具,可以用于读取、处理和分析各种数据格式,包括CSV文件。要使用pandas读取CSV数据中的某些列,可以按照以下步骤进行操作: 1. 导入pandas库: ```...
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。 对应这个例子中就是lambda c: c in iterable,其实不...
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。 对应这个例子中就是lambda c: c in iterable,其实不...
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]], ...
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。
具体的实现代码如下: 方法read_csv()的参数nrows指定读取文件的行数,usecols指定所要读取的列的列名, 如果没有列名,可直接使用索引0、1、……、n-l。上述两个参数对大文件处理非常有用,可以避免读入整个文件而只选取所需要部分进行读取。 b.设置CSV文件与excel兼容。
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....
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。
pandas的 read_csv 函数用于读取CSV文件。以下是一些常用参数:filepath_or_buffer: 要读取的文件路径或...