使用pandas读取CSV文件中的指定列,可以按照以下步骤进行操作: 导入pandas库: python import pandas as pd 使用pandas的read_csv函数读取CSV文件: python df = pd.read_csv('filename.csv') 在read_csv函数中使用usecols参数指定需要读取的列名或列索引: 使用列名指定: python selected_columns = ['column1...
df=pd.read_csv('data.csv',names=['Name','Age','Occupation'],dtype={'Age':int}) 忽略列,只读取特定的列: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 df=pd.read_csv('data.csv',usecols=['Name','Occupation']) 3.3 处理缺失的数据 CSV文件中可能包含缺失数据,pandas.read_cs...
pd.read_csv(data,names=['列1','列2'])# 指定列名列表 pd.read_csv(data,names=['列1','列2'],header=None) 06 索引 index_col用来指定索引列,可以是行索引的列编号或者列名,如果给定一个序列,则有多个行索引。Pandas不会自动将第一列作为索引,不指定时会自动使用以0开始的自然索引。 代码语言:java...
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...
# 1.指定列的编号df10 = pd.read_csv('data.csv', usecols=[0,1])print(df10) # 2.指定列的名称df11 = pd.read_csv('data.csv', usecols=['name','sex'])print(df11) skiprows 、nrows 和skipfooter skiprows: 需要忽略的行数(从文件开头算起),或需要跳过的行号列表。
导入文件, 含有重复列 过滤某些列 每次迭代指定的行数 值替换 pandas在读取csv文件是通过read_csv这个函数读取的,下面就来看看这个函数都支持哪些不同的参数,看看它们都生得一副什么模样,是三头六臂,还是烈焰红唇。 read_csv中的参数 下面都是read_csv中的参数,但是根据功能我们划分为不同的类别。
获取指定的连续几列 cols_data_4 = df.loc[:,'a':'d']#指定连续列,用列名cols_data_5 = df.iloc[:,0:4]#指定连续列,用数字 5、取指定行和列 importpandas as pd df= pd.read_csv('./IP2LOCATION.csv',encoding='utf-8',header=None)#print(type(df))df.columns = ['a','b','c','...
语法：pandas.read_csv(filepath_or_buffer, sep=',', header='infer', names=None)参数：filepath_or_buffer：CSV文件的路径或URL。sep：列分隔符，默认为逗号。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...
指定要读取的文件行数。用于读取大型文件。 df_csv=pd.read_csv('user_info.csv',nrows=50) 20.na_values 接受类型:{scalar, str, list-like, or dict, optional} 要识别为NA/NaN的其他字符串。如果dict通过,则指定每列NA值。默认情况下,以下值被解释为 NaN: ‘’, ‘#N/A’, ‘#N/A N/A’, ...
我们可以使用以下代码来选择特定的列: 代码语言:txt 复制 import pandas as pd # 读取CSV文件 df = pd.read_csv('data.csv') # 按列名选择 selected_columns_by_name = df[['Name', 'Salary']] print(selected_columns_by_name) # 按索引选择(假设'Name'是第一列,'Salary'是第四列) selected_columns...