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...
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...
(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...
csv_path可以是后缀为.csv或.txt 用.iterrows()方式读取某些列: data= pandas.read_csv(csv_path)# 按表头内容筛选某列forindex, rowindata[['某列表头','某列表头']].iterrows():row1 = row[0] row2 = row[1] csv模块-读取CSV文件 可以按列读取: importcsvwithopen(csv_file,'r')ascsvfile:dat...
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的列表,...
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...
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...
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...
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“...