使用pandas的read_csv函数读取csv文件: read_csv函数是pandas中用于读取CSV文件的主要函数。 在read_csv函数中,通过usecols参数指定需要读取的列名或列索引: 通过列名指定:我们可以将需要读取的列名以列表的形式传递给usecols参数。 python selected_columns = ['Name', 'Age'] # 假设CSV文件中有Name和Age这两列 ...
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...
import pandas as pd 使用read_csv()函数读取CSV文件,并将其转换为DataFrame对象: 代码语言:txt 复制 df = pd.read_csv('file.csv') 其中,file.csv是你要读取的CSV文件的路径。 抓取某些行和某些列: 抓取某些行:可以使用DataFrame的切片操作,通过指定行的索引范围来抓取特定的行。例如,抓取第2行到第5行的数...
usecols读取指定的列,可以是列名或列编号。 import pandas as pd # 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...
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 ...
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对象。 sep: 字段分隔符,默认为,。 delimiter: 字段分隔符,sep的别名。 header: 用作列名的行号,默认为0(第一行),如果没有列名则设为None。
其中,read_csv函数是用于从CSV文件中读取数据的常用方法。usecols是read_csv函数的一个参数,它允许我们只读取数据框中的指定列。这对于仅需要一部分数据的情况非常有用,因为它可以显著提高数据读取的速度并减少内存使用。下面是一个简单的例子,演示如何使用usecols参数来读取CSV文件中的指定列: import pandas as pd #...
DataFrame.to_csv()将 DataFrame 写入到 CSV 文件path_or_buffer(目标路径或文件对象),sep(分隔符),index(是否写入索引),columns(指定列),header(是否写入列名),mode(写入模式) 本文以nba.csv为例,你可以下载 nba.csv或打开 nba.csv查看。 pd.read_csv() - 读取 CSV 文件 ...
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, ...