1. 读取csv文件 data = pd.read_csv(fname, encoding="gbk",keep_default_na=False)# 读取空字符串而不是nan了 # data.iloc[1] 得第2行的数据 # data.iloc[1][1] 第2行第2个数据 # data.iloc[:, 1] # 第2列,即列名称为'B'的列,1 4 9 13 # data.iloc[:, 0:3] # 前3列 # data...
# 读取数据文件,假设文件名为data.csvdata=pd.read_csv('data.csv') 1. 2. 步骤3: 选择前几列的数据 # 选择前3列的数据,索引从0开始,即选择第1, 2, 3列selected_data=data.iloc[:,0:3] 1. 2. 步骤4: 显示选择的数据 # 打印选择的数据print(selected_data) 1. 2. 结尾 通过以上步骤,你可以...
# 下面是按照列属性读取的 d = pd.read_csv('D:\Data\新建文件夹\list3.2.csv', usecols=['case', 'roi', 'eq. diam.','x loc.','y loc.','slice no.']) print(d) d = pd.read_csv('D:\Data\新建文件夹\list3.2.csv', usecols=['case', 'roi', 'eq. diam.','x loc.','y l...
import pandas as pd import requests import io pricing_url = "https://pricing.us-east-1.amazonaws.com/offers/v1.0/aws/AmazonEC2/current/index.csv" pricing_r = requests.get(pricing_url).content pricing = pd.read_csv(io.StringIO(pricing_r.decode('utf-8'))) ParserError: Error tokenizing ...
按照列属性进行读取 importpandasaspd datas=pd.read_csv('test.csv',usecols=['name','price','num'])print(datas) 按照列属性读取数据前十行 importpandasaspd datas=pd.read_csv('test.csv',usecols=['name','price','num'],nrows=10)print(datas) ...
使用pandas库可以很方便地查看数据集中指定列的数据。首先,需要使用pandas的read_csv()方法读取数据集: import pandas as pd data = pd.read_csv('data.csv') 其中,'data.csv'是数据集的文件路径。假设数据集中有以下几列:'col1'、'col2'、'col3'、'col4',想要查看'col2'列的数据,可以使用以下代码: ...
文件读取: file=pd.read_csv(path,sep=’’,header,names) sep=>分隔符 header=>将某行作为列名,默认为infer表示自动识别,如果是none会添加默认列名(0,1,2,3...) names=>表示列名,nrows=>读取前几行,encoding=’utf-8’/’gbk’ pd.to_csv文件存储: ...
以下是代码实现,其中csv文件需与代码文件放在同一目录下: import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 读取列名 columns = pd.read_csv('列名.csv') # 读取需要计算的列 col_names = list(columns['参数']) # 计算3σ值 def cal_sigma(df, col): data = df[col] mu...
一.pd.read_csv() 1.filepath_or_buffer:(这是唯一一个必须有的参数,其它都是按需求选用的) 文件所在处的路径 2.sep: 指定分隔符,默认为逗号',' 3.delimiter: str, default None 定界符,备选分隔符(如果指定该参数,则sep参数失效) 4.header:int or list of ints, default ‘infer’ ...