相比csv库,事半功倍。 开始pandas操作csv文件之旅: 0.csv文件预览 1.读取csv文件 import pandas as pd file="E:\data\test.csv" csvPD=pd.read_csv(file) 1. 2. 3. 4. 2.查找指定列及指定单元格 2.1指定列:通过索引指定列名为hour的列 通过索引找到列的方式:csvPD['hour'] 在hour列中找到时间为2...
要读取CSV文件中的某一列数据,可以使用Python的csv模块来读取CSV文件,并使用列表推导式来提取指定列的数据。 importcsv# 读取CSV文件withopen('file.csv','r')asfile: reader = csv.reader(file)data=list(reader)# 提取指定列的数据column_index =2# 指定要提取的列的索引column_data = [row[column_index]...
filename='D:\\file_information1.csv' with open(filename,'r',encoding='utf-8')as f: read=csv.reader(f) for index,info in enumerate(read): if index!=0: #这里加判断 print(info[:2]) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. #读取最后两列 import csv filename='D:\\file_information1.csv' wi...
读取csv文件，用的是csv.reader()这个方法。返回结果是一个_csv.reader的对象，我们可以对这个对象进行遍历，输出每一行，某一行，或某一列。代码如下：每一行都是一个list，然后用条件判断即可
1、第15行的7，这是“实际入库数量”的列数 2、第17行的“实际入库数量”，这是列名 这是csv数据的样式，列数是基于0开始的 coding=gbkimport globimport pandas as pd# 初始化，此变量用来装所有csv数据all_data_frames = []# 使用glog.glob找到所有csv文件并将所有数据放到all_data_frames中...
“`python data = pd.read_csv(‘data.csv’) “`步骤3:选择某一列数据 一旦成功读取了CSV文件,我们可以使用Pandas的列索引操作或者列名称来选择特定的列。例如,假设我们想要选择名为”column_name”的列,可以使用以下代码: “`python column_data = data[‘column_name’] “`使用csv模块读取CSV文件 ...
“` python import pandas as pd “`第二步:读取CSV文件 一旦我们导入了所需的库,我们就可以开始读取CSV文件了。使用Pandas库的read_csv()函数可以轻松地读取CSV文件,并将其存储为一个称为DataFrame的数据结构。 “` python data = pd.read_csv(‘example.csv’) “`第三步:查看数据 ...
# 读取CSV文件 df=pd.read_csv(csv_file) # 找到某一列数据中的最大值 max_value=df['your_column_name'].max() # 找到最大值所在行的索引 max_value_index=df.index[df['your_column_name']==max_value].tolist()[0] # 截取最大值所在行,并保存到新CSV文件 ...
Python读取一个CSV文件的某几列数据 CSV(Comma-Separated Values,逗号分隔值)是一种常见的文件格式,主要用于存储表格数据。Python作为一种强大的编程语言,提供了很多库来处理CSV文件,其中最常用的是csv库。 本文将介绍如何使用Python的csv库来读取一个CSV文件的特定列数据,并提供相应的代码示例。