import pandas as pd # 读取CSV文件 data = pd.read_csv('data.csv') # 指定行列 # 获取第一行数据 first_row = data.iloc[0] # 获取第一列数据 first_column = data.iloc[:, 0] # 获取指定行列数据 specific_data = data.iloc[0, 2] print(first_row) print(first_column) print(specific_dat...
1importpandas as pd2importos3# 获取文件名4file_path = r'D:\测试数据信息库\2021'5file_name =os.listdir(file_path)6print(file_name)78forfile_nameinfile_name:9# 分析并读取csv文件数据10df = pd.read_csv(r'D:\测试数据信息库\2021\{0}'.format(file_name), encoding='gbk')11# 修改指定...
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, squeeze=False, pref...
原理很简单,首先检索全部的数据,然后我们可以用pandas中的iloc函数。上面的iloc[j, [2]]中j是具体的位置,【0】是你要得到的数据所在的column 3.根据条件查询找到指定行数据 例如查找A部门所有成员的的姓名和工资或者工资低于3000的人: 代码如下: """根据条件查询某行数据"""importpandasaspd#导入pandas库excel_f...
Python panda先写入csv多列数据 pandas数据写入csv,pandas.read_csv()语法:读取csv/txt/tsv文件,返回一个DataFrame类型的对象。#在读取的时候,默认会将第一行记录当成标题。如果没有标题,我们可以指定header=None。#read_csv默认使用逗号作为分隔符,我们可以使用sep或
pandas获取csv指定行,列 house_info = pd.read_csv( house_info.csv ) 1:取行的操作: house_info.loc[3:6]类似于python的切片操作 2:取列操作: house_info[...
pythonpandas获取csv指定⾏列的操作⽅法 pandas获取csv指定⾏，列 house_info = pd.read_csv('house_info.csv')1：取⾏的操作：house_info.loc[3:6]类似于python的切⽚操作 2：取列操作：house_info['price'] 这是读取csv⽂件时默认的第⼀⾏索引 3：取两列 house_info[['price',trade...
使用pd.read_csv()命令读取CSV文件,其文件地址存储在变量“file_path”内,读取其中索引编号为[0, 1, 2, 6]的特定列数据(对应原csv文件的第1,2,3,7列,因为pandas中列索引从0开始),然后将这四列数据按照先后顺序存放在名为“data”的pandas.DataFrame对象中。因此此时“data”数据组内的列从左至右分别为“...
(4)使用pandas读取csv文件的指定列方法:pd.read_csv("filepath",usecols=[0,1,2,...],[encoding='编码']) 读取csv文件中每行的前3列 importpandas as pd df=pd.read_csv('hotelreviews50_1.csv',header=None,usecols=[0,1,2,3])#hotelreviews50_1.csv文件与.py文件在同一级目录下#在读数之后自...
pandas as pd # 读取CSV文件 df = pd.read_csv('input.csv') # 合并两列并创建新的一列 df...