在Python中,使用Pandas库读取指定列的数据是一个常见的操作。以下是如何实现这一操作的详细步骤和代码示例: 导入pandas库: 首先,你需要导入Pandas库。这是使用Pandas功能的前提。 python import pandas as pd 使用pandas的read_csv或其他相关函数读取数据文件: 使用pd.read_csv()函数读取CSV文件。这个函数允许你...
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, prefix=None, mangle_dupe_cols=True, ...
读取特定的单元格,可以使用iloc属性和行列索引号。例如,要读取第3行第4列的单元格,可以使用以下代码: 代码语言:txt 复制 specific_cell = df.iloc[2, 3] 这将返回第3行第4列的单元格的值。 综上所述,使用Python的pandas库可以轻松地从CSV文件中仅读取特定的行和单元格。
row_0to10 = pd.read_csv(filepath_or_buffer=path, header=None, nrows=10) # 只读取前10行 1. 2. pd.read_csv(...,skiprows=9, nrows=5) row_10to15 = pd.read_csv(..., skiprows=9, nrows=5) # 忽略前9行,往下读5行 1. 2. 参考链接 Python | Pandas | 多种类型文件的读取写入及...
在Python中读取CSV数据并指定行列可以使用pandas库。下面是一个简单的示例: 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...
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',tradetypename']] 取多个列也是同理的,注意里面是一个list的列...
pandas,xlrd , openpyxl 5.找出指定的行和指定的列 主要使用的就是函数iloc data.iloc[:,:2]#即全部行,前两列的数据 逗号前是行,逗号后是列的范围,很容易理解 6.在规定范围内找出符合条件的数据 data.iloc[:10,:][data.工资>6000] 这样即可找出前11行里工资大于6000的所有人的信息了...
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[...
1、pandas.read_csv('csv') 读取.csv文件,输出DataFrame 可指定读取列 pandas.read_csv('csv', usecols=[0,1]) 读取序列外的第一和第二列 dataframe.iloc[:6] 读取前5行 2、pandas.DataFrame(dict, index=[0]) 将dict转为DataFrame输出 index=[0]是指索引从0开始,可自定义 ...