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...
list of ints or names. e.g. If [1, 2, 3] -> 解析1,2,3列的值作为独立的日期列; list of lists. e.g. If [[1, 3]] -> 合并1,3列作为一个日期列使用 dict, e.g. {‘foo’ : [1, 3]} -> 将1,3列合并,并给合并后的列起名为"foo" infer_datetime_format: boolean, default F...
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...
1.选择指定列 选择指定列是常见的需求,同样的实现方式也非常多。 1.1 pd.read_csv 常用的pd.read_csv方法,如果文件中包含有表头信息,可以直接读取指定列。 pd.read_csv("file", header=0, usecols=['c1', 'c2', 'c3']) 1. 1.2 pd.DataFrame 可以使用pd.DataFrame重新构建一个新的dataframe c1 = ['a...
nrows: 需要读取的行数(从文件开头算起)。 skipfooter: 文件尾部需要忽略的行数。 encoding: 文件编码(如'utf-8','latin-1'等)。 parse_dates: 将某些列解析为日期。 infer_datetime_format: 如果 True 且 parse_dates 未指定,那么将尝试解析日期。
pandas.read_csv中的usecols函数实现读取指定列 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
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...
# 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。
read_csv()函数在pandas中用来读取文件(逗号分隔符),并返回DataFrame。 2.参数详解 2.1 filepath_or_buffer(文件) 注:不能为空 filepath_or_buffer: str, path object or file-like object 1 设置需要访问的文件的有效路径。 可以是URL,可用URL类型包括:http, ftp, s3和文件。
pd.read_csv("girl.csv") 由于指定的分隔符 和 csv文件采用的分隔符 不一致,因此多个列之间没有分开,而是连在一起了。 所以,我们需要将分隔符设置成"\t"才可以。 pd.read_csv('girl.csv', sep='\t') delimiter 分隔符的另一个名字,与 sep 功能相似。