使用pandas库,使用read_csv()函数,能够直接转化为dataframe对象。 import pandas as pd filename = 'abc.csv' df = pd.read_csv(filename) print(df) 1. 2. 3. 4. 有些时候,数据文件中前几行并非是数据行,只是文字介绍类的,这个时候可以跳过前几行进行读取: df = pd.read_csv('test.txt',skiprows ...
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' with open(filename,'r',encoding='utf-8')as f: read=csv.reader(f) for index,info in e...
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fo...
“`python for row in csv_data: column_data = row[0] “`总结 通过使用Python的Pandas库或者csv模块,我们可以轻松读取CSV文件中的某一列数据。首先,我们导入所需的库;然后,读取CSV文件;最后,选择特定的列数据。这些方法简单且高效,适用于不同规模和类型的CSV文件。 希望本文能够帮助你理解如何使用Python读取CS...
# 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 ...
writer = csv.writer(f) writer.writerow(headers) writer.writerows(r) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 但是,打开csv却发现有多余的空行。 解决方案: 方案一(数据量大): python3官方推荐加上一个参数newline='' with open("yield.csv", "w", newline="", encoding="utf-8") as f: ...