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...
read=csv.reader(f) for index,info in enumerate(read): #这里输出的是列表类型 print(info[:2]) #[:2]代表的是读取第0列和第1列 ,第2列不包括 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. #读取除首行之外的第一,第二列 import csv filename='D:\\file_information1.csv' with open(filename,'r',encoding=...
在上面的代码中,我们首先使用pd.read_csv('data.csv')来读取名为data.csv的CSV文件。然后,我们使用data['column_name']来选择我们需要的列,其中column_name是我们想要选择的列的名称。最后,我们打印出选择的数据。 关系图 下面是读取CSV文件指定列数据的关系图: erDiagram CSV文件 -- Pandas库 Pandas库 -- 选...
用pandas.read读取以后,第一行自动被识别为columns,造成数据出错 1 2 3 0 2 1 3 1 3 2 1 有没有什么命令可以添加自定义的columns的名字,比如我想命名为 A, B, C三列,该怎么操作呢? pd.read_csv(file,header=None, names=['a','b','c'])...
读取本地中CSV文件的指定列,并对列进行重命名,并保存回本地 原数据展示 movies.csv 操作后数据展示 new_movies.csv 代码 # -*- coding: utf-8 -*-importjsonimportpandasaspd# 所需列名和新老列名映射关系columns_json_str ='{"name":"NEW_NAME","src":"NEW_SRC"}'columns_dict = json.loads(columns...
设置read_csv()的mangle_dupe_cols参数为True 重复的列将被指定为“X”、“X.1”、“X.N”,而不是“X”…“X”。如果列中有重复的名称,传入False将导致数据被覆盖。建议多看文档!希望对您的问题有所帮助!
5.找出指定的行和指定的列 主要使用的就是函数iloc data.iloc[:,:2]#即全部行,前两列的数据 逗号前是行,逗号后是列的范围,很容易理解 6.在规定范围内找出符合条件的数据 data.iloc[:10,:][data.工资>6000] 这样即可找出前11行里工资大于6000的所有人的信息了...
在DuckDB 中,当你从 CSV 文件读取数据时,并希望指定列的数据类型,你需要使用 READ_CSV 函数或者通过 COPY 语句,并在这些语句中明确指定列的类型。直接使用 SELECT * FROM 'filename' 是不支持直接在查询中指定列类型的。 以下是一个使用 READ_CSV 函数的例子,该函数允许你指定列的类型: import duckdb # 连接...
从执行效率考虑,用pandas库比较好。import pandas as pd df=pd.read_csv('d:/data.csv',delimiter='\t')print(df[df.地区=='地区3'])