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...
一、读取CSV文件 首先,要对CSV文件中的数据进行处理,我们需要使用pandas库的read_csv函数来读取文件。 import pandas as pd 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...
# 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“...
在Python中可以使用pandas库来读取某一列数据。可以按照以下步骤进行操作: 首先,导入pandas库: import pandas as pd 复制代码 使用read_csv()函数读取包含数据的csv文件。假设文件名为data.csv,并且数据存储在column_name列中: data = pd.read_csv('data.csv') 复制代码 使用data[column_name]来获取某一列...
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’ ...