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...
data=pd.read_csv('file.csv') 1. 这行代码用于读取名为’file.csv’的csv文件,并将其内容存储在名为data的DataFrame对象中。 步骤3:选择指定列 column_data=data['column_name'] 1. 这行代码用于选择data中名为’column_name’的列,并将其内容存储在名为column_data的Series对象中。 现在,让我们用一个...
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“...
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,...
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...
read_fwf 读取定宽列格式数据(也就是没有分隔符) read_cliboard 读取剪切板中的数据,可以看做read_table的剪切板。在将网页转换为表格时很有用 2.读取文件的简单实现 程序代码: df=pd.read_csv('D:/project/python_instruct/test_data1.csv')
一、pandas读取csv文件 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...