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 ...
读取一个url地址,http://127.0.0.1:8000/static/data.csv, 此地址是一个data.csv文件在线下载地址 df3 = pandas.read_csv('http://127.0.0.1:8000/static/data.csv') print(df3) 也可以是一个文件对象 with open('data.csv', encoding='utf8') as fp: df4 = pandas.read_csv(fp) print(df4) s...
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...
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...
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。
一、pandas读取csv文件 数据处理过程中csv文件用的比较多。 import pandas as pd data = pd.read_csv('F:/Zhu/test/test.csv') 1. 2. 下面看一下pd.read_csv常用的参数: pandas.read_csv(filepath_or_buffer, sep=', ', delimiter=None, header='infer', names=None, index_col=None, usecols=None...
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) ...
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文件中读取数据df = pd.read_csv('data.csv')# 打印DataFrameprint(df)输出结果： Name Age Alice 251 Bob 302 Carol ...
Python | Pandas | csv 选定指定列、行、元素 示例数据 列 指定标签 单列 行 参考链接 示例数据 参考1,使用pandas读取csv示例数据: data = pd.read_csv(filepath_or_buffer=path, header=None) print(data.columns) # Int64Index([0, 1, 2], dtype='int64') ...