使用Pandas库的read_csv()方法读取CSV文件。 df = pd.read_csv('example.csv') 2.4 提取特定列 可以通过列名或列索引提取特定列的数据。 column_data = df['column_name'] 2.5 示例代码 以下是完整示例代码。 import pandas as pd df = pd.read_csv('example.csv') column_data = df['column_name'] ...
import pandas as pd 使用pandas的read_csv函数读取csv文件: 使用pd.read_csv()函数读取CSV文件,该函数会返回一个DataFrame对象,其中包含CSV文件中的所有数据。 python df = pd.read_csv('data.csv') 指定需要读取的列名或列索引: 在DataFrame中,可以通过列名或列索引来选择特定的列。列名是一个字符串,而列...
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...
df = pd.DataFrame(list) df.to_csv('SingleList.csv') 1. 2. 3. 4. 5. 6. 首先,定义列表list,然后使用pandas模块的DataFrame方法,向csv文件中写入一列。 得到的文件截图如下: (2)逐列写入csv文件 #write by column import pandas as pd list = ['a','b','c','d','e'] datas = {} datas...
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...
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“...
import pandas as pd # 读取数据文件 data = pd.read_csv('data.csv') # 选择某一列数据 column_data = data['column_name'] # 打印某一列数据 print(column_data) 复制代码 在上面的代码中,'data.csv’是你要读取的数据文件,'column_name’是你要读取的列名。通过这种方式,你可以读取出指定列的数据并...
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’ ...
1.读取数据: data = pd.read_csv('D:/jupyter/data/mydata/vertex.csv', header = None) 按行读取: importcsvwithopen('../file.csv','r')asexcelfile: reader = csv.reader(excelfile)forrowinreader:print(row) 2.在某个位置插入一列,并指定列名 ...