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...
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23的行: for i in range(len(csvPD)): if str(csvPD['hour'][i])=="23": print(csvPD['hour'][i]) 2.2指定单元格:1001A列23时的AQI值 keyWord="1001A" for i in range(len(csvPD)): if ...
csv是 Python 自带的库,使用非常简单。以下是通过csv库读取Score列的示例代码: importcsv filename='students.csv'withopen(filename,mode='r',newline='')asfile:reader=csv.DictReader(file)scores=[row['Score']forrowinreader]# 只读取 Score 列print(scores) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 在...
要读取CSV文件中的某一列数据,可以使用Python的csv模块来读取CSV文件,并使用列表推导式来提取指定列的数据。 importcsv# 读取CSV文件withopen('file.csv','r')asfile: reader = csv.reader(file)data=list(reader)# 提取指定列的数据column_index =2# 指定要提取的列的索引column_data = [row[column_index]...
首先,我们需要导入csv模块: importcsv 读取CSV文件 要读取一个CSV文件,可以使用csv.reader()函数。该函数接受一个文件对象作为参数,并返回一个可迭代的行列表。每一行都是一个由列数据组成的列表。例如,如果我们有一个名为data.csv的CSV文件,其中包含以下内容: ...
1#coding = 'utf-8'23importcsv45#使用list,只能读取列,而且是全文读取,csv.reader会自动把CSV内容生成数组6'''7df = csv.reader(open('F:\c_database\c2015.csv'))8for data in df:9print (data[3])10'''1112#如果要读取某行,必须将CSV内容生成 DICT字典(2维)13with open('F:\c_database\c...
如下图,原始.CSV文件中存在9列数据,其中第1列“East”与第2列“North”为坐标,第3列“Elevation”为海拔,第7列“Reslnv”为对应坐标的某一物理量。我们的目的是用Python编写代码,读取此CSV文件中的第1、2、3与7列,并转存至一个新的.xlsx文件中。
你可以使用Python的csv模块来读取CSV文件的一列数据。以下是一个示例代码: import csv # 打开CSV文件 with open('file.csv', newline='') as csvfile: reader = csv.reader(csvfile) # 读取第一列数据 column_data = [row[0] for row in reader] # 打印第一列数据 print(column_data) 复制代码 在...
#读取每一行 # reader = csv.reader(f) 此时reader返回的值是csv文件中每行的列表,将每行读取的值作为列表返回 #读取每一行 filename='D:\\file_information1.csv' import csv with open(filename,newline = '',encoding = 'utf-8') as f: #参数encoding = 'utf-8'防止出现乱码 ...