其中,以pandas库为例,可以通过read_csv()函数读取CSV文件,然后使用列名或列索引来提取特定列的数据。以下是详细步骤和代码示例。 一、使用csv模块读取CSV文件 1.1 导入所需模块 首先需要导入Python内置的csv模块。 import csv 1.2 读取CSV文件 使用csv模块的reader()方法读取CSV文件。 with open('example.csv', mod...
import pandas as pd 2. 使用pandas读取CSV文件 使用pd.read_csv()函数读取CSV文件。你需要指定文件的路径作为参数。 python # 假设CSV文件名为data.csv,并且它位于你的脚本所在的同一目录下 df = pd.read_csv('data.csv') 3. 从读取的数据中选择特定的列 你可以通过列名来选择特定的列。假设我们想要选择...
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, dtype=None, engine=No...
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...
读取CSV文件 df = pd.read_csv('example.csv') 在这一步中,pd.read_csv函数将CSV文件读取为一个DataFrame对象,这是pandas中的一种数据结构,用于存储表格数据。DataFrame对象让我们能够便捷地访问和操作数据。 二、定位目标列 一旦CSV文件被读取为DataFrame,我们就可以通过列名来定位目标列。
# 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 ...
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...
需要读取的部分数据有4列，18行，其中第1行为列名，后面17行为具体数据。完整代码如下：# Python读取Excel表格的某一部分importpandasaspd# 常规读取data = pd.read_csv('./商品需求训练集.csv')data# 读取部分行并跨列读取data1 = pd.read_csv('./商品需求训练集.csv',header=,nrows=17, usecols=['product...