精华内容
下载资源
问答
  • pandas读取csv文件第一列
    2022-06-03 10:27:13

    import pandas as pd 

    file = pd.read_csv('<file_name>', index_col =0)

    # 读某一行

    # 根据列名

    one_row = file.loc ['行名']

    #根据索引

    one_row = file.iloc [:, i]

    # 读某一列

    # 根据行名

    one_col = file['列名']

    # 根据索引

    one_col = file.iloc [i,  :]


     

     

    更多相关内容
  • 使用pandas读取csv文件的指定方法

    千次阅读 2021-04-26 17:45:50
    根据教程实现了读取csv文件前面的几行数据,一下就想到了是不是可以实现前面几列的数据。经过多番尝试总算试出来了种方法。之所以想实现读取前面的几列是因为我手头的个csv文件恰好有后面几列没有可用数据,但是...

    根据教程实现了读取csv文件前面的几行数据,一下就想到了是不是可以实现前面几列的数据。经过多番尝试总算试出来了一种方法。

    之所以想实现读取前面的几列是因为我手头的一个csv文件恰好有后面几列没有可用数据,但是却一直存在着。原来的数据如下:

    GreydeMac-mini:chapter06 greyzhang$ cat data.csv

    如果使用pandas读取出全部的数据,打印的时候会出现以下结果:

    In [41]: data = pd.read_csv('data.csv')

    所说在学习的过程中这并不会给我带来什么障碍,但是在命令行终端界面呆久了总喜欢稍微清爽一点的风格。使用read_csv的参数usecols能够在一定程度上减少这种混乱感。

    In [45]: data = pd.read_csv('data.csv',usecols=[0,1,2,3])

    为了能够看到数据的“边界”,读取的时候显示了第一列无效的数据。正常的使用中,或许我们是想连上面结果中最后一列的信息也去掉的,那只需要在参数重去掉最后一列的列号。

    In [47]: data = pd.read_csv('data.csv',usecols=[0,1,2])

    以上这篇使用pandas读取csv文件的指定列方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持服务器之家。

    原文链接:https://blog.csdn.net/grey_csdn/article/details/70186735

    展开全文
  • 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']] 取多个也是同理的,注意里面是一个list的列表,不然会报错误; 4:增加: house_Info['adress_new']=...
  • 根据教程实现了读取csv文件前面的几行数据,一下就想到了是不是可以实现前面几列的数据。经过多番尝试总算试出来了种方法。之所以想实现读取前面的几列是因为我手头的个csv文件恰好有后面几列没有可用数据,但是...

    根据教程实现了读取csv文件前面的几行数据,一下就想到了是不是可以实现前面几列的数据。经过多番尝试总算试出来了一种方法。

    之所以想实现读取前面的几列是因为我手头的一个csv文件恰好有后面几列没有可用数据,但是却一直存在着。原来的数据如下:

    GreydeMac-mini:chapter06 greyzhang$ cat data.csv

    1,name_01,coment_01,,,,

    2,name_02,coment_02,,,,

    3,name_03,coment_03,,,,

    4,name_04,coment_04,,,,

    5,name_05,coment_05,,,,

    6,name_06,coment_06,,,,

    7,name_07,coment_07,,,,

    8,name_08,coment_08,,,,

    9,name_09,coment_09,,,,

    10,name_10,coment_10,,,,

    11,name_11,coment_11,,,,

    12,name_12,coment_12,,,,

    13,name_13,coment_13,,,,

    14,name_14,coment_14,,,,

    15,name_15,coment_15,,,,

    16,name_16,coment_16,,,,

    17,name_17,coment_17,,,,

    18,name_18,coment_18,,,,

    19,name_19,coment_19,,,,

    20,name_20,coment_20,,,,

    21,name_21,coment_21,,,,

    如果使用pandas读取出全部的数据,打印的时候会出现以下结果:

    In [41]: data = pd.read_csv('data.csv')

    In [42]: data

    Out[42]:

    1 name_01 coment_01 Unnamed: 3 Unnamed: 4 Unnamed: 5 Unnamed: 6

    0 2 name_02 coment_02 NaN NaN NaN NaN

    1 3 name_03 coment_03 NaN NaN NaN NaN

    2 4 name_04 coment_04 NaN NaN NaN NaN

    3 5 name_05 coment_05 NaN NaN NaN NaN

    4 6 name_06 coment_06 NaN NaN NaN NaN

    5 7 name_07 coment_07 NaN NaN NaN NaN

    6 8 name_08 coment_08 NaN NaN NaN NaN

    7 9 name_09 coment_09 NaN NaN NaN NaN

    8 10 name_10 coment_10 NaN NaN NaN NaN

    9 11 name_11 coment_11 NaN NaN NaN NaN

    10 12 name_12 coment_12 NaN NaN NaN NaN

    11 13 name_13 coment_13 NaN NaN NaN NaN

    12 14 name_14 coment_14 NaN NaN NaN NaN

    13 15 name_15 coment_15 NaN NaN NaN NaN

    14 16 name_16 coment_16 NaN NaN NaN NaN

    15 17 name_17 coment_17 NaN NaN NaN NaN

    16 18 name_18 coment_18 NaN NaN NaN NaN

    17 19 name_19 coment_19 NaN NaN NaN NaN

    18 20 name_20 coment_20 NaN NaN NaN NaN

    19 21 name_21 coment_21 NaN NaN NaN NaN

    所说在学习的过程中这并不会给我带来什么障碍,但是在命令行终端界面呆久了总喜欢稍微清爽一点的风格。使用read_csv的参数usecols能够在一定程度上减少这种混乱感。

    In [45]: data = pd.read_csv('data.csv',usecols=[0,1,2,3])

    In [46]: data

    Out[46]:

    1 name_01 coment_01 Unnamed: 3

    0 2 name_02 coment_02 NaN

    1 3 name_03 coment_03 NaN

    2 4 name_04 coment_04 NaN

    3 5 name_05 coment_05 NaN

    4 6 name_06 coment_06 NaN

    5 7 name_07 coment_07 NaN

    6 8 name_08 coment_08 NaN

    7 9 name_09 coment_09 NaN

    8 10 name_10 coment_10 NaN

    9 11 name_11 coment_11 NaN

    10 12 name_12 coment_12 NaN

    11 13 name_13 coment_13 NaN

    12 14 name_14 coment_14 NaN

    13 15 name_15 coment_15 NaN

    14 16 name_16 coment_16 NaN

    15 17 name_17 coment_17 NaN

    16 18 name_18 coment_18 NaN

    17 19 name_19 coment_19 NaN

    18 20 name_20 coment_20 NaN

    19 21 name_21 coment_21 NaN

    为了能够看到数据的"边界”,读取的时候显示了第一列无效的数据。正常的使用中,或许我们是想连上面结果中最后一列的信息也去掉的,那只需要在参数重去掉最后一列的列号。

    In [47]: data = pd.read_csv('data.csv',usecols=[0,1,2])

    In [48]: data

    Out[48]:

    1 name_01 coment_01

    0 2 name_02 coment_02

    1 3 name_03 coment_03

    2 4 name_04 coment_04

    3 5 name_05 coment_05

    4 6 name_06 coment_06

    5 7 name_07 coment_07

    6 8 name_08 coment_08

    7 9 name_09 coment_09

    8 10 name_10 coment_10

    9 11 name_11 coment_11

    10 12 name_12 coment_12

    11 13 name_13 coment_13

    12 14 name_14 coment_14

    13 15 name_15 coment_15

    14 16 name_16 coment_16

    15 17 name_17 coment_17

    16 18 name_18 coment_18

    17 19 name_19 coment_19

    18 20 name_20 coment_20

    19 21 name_21 coment_21

    以上这篇使用pandas读取csv文件的指定列方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持脚本之家。

    展开全文
  • 第一pandas.read_csv读取本地csv文件为数据框形式 data=pd.read_csv('G:\data_operation\python_book\chapter5\\sales.csv') 第二:如果存在日期格式数据,利用pandas.to_datatime()改变类型 data.iloc[:,1]=pd....
  • Python Pandas 读取CSV文件指定行或

    万次阅读 多人点赞 2019-10-18 10:35:34
    原始csv文件 # 按位置进行选取 # 获取原始数据 df = pd.read_csv("./test.csv") # 第1行 print(df.iloc[0]) # 前3行 print(df.iloc[:3]) # 第1列 print(df.iloc[:, 0]) # 前2列 print(df.iloc[:, :2]) ...

    原始csv文件,第一行为列名

    import pandas as pd
    # 按位置进行选取
    # 获取原始数据
    df = pd.read_csv("./test.csv")
    # 第1行
    print(df.iloc[0])
    # 前3行
    print(df.iloc[:3])
    # 第1列
    print(df.iloc[:, 0])
    # 前2列
    print(df.iloc[:, :2])
    
    展开全文
  • I have a simple 2 column csv file called st1.csv:GRID St11457 6141458 6571459 6791460 7321461 7541462 8111463 748However, when I try to read the csv file, the first column is n...
  • 原标题:numpy和pandas实战:文件夹CSV文件中的第一列数据前几天有个小伙伴问了一个问题,关于Python读取文件夹下多个CSV文件中的第一列数据并求其最大值和最小值,大家讨论的还是相当激烈的啊,这里总结两个方法,...
  • 使用pandas读取csv文件的指定

    万次阅读 多人点赞 2017-04-15 20:36:03
    根据教程实现了读取csv文件前面的几行数据,一下就想到了是不是可以实现前面几列的数据。经过多番尝试总算试出来了种方法。 之所以想实现读取前面的几列是因为我手头的个csv文件恰好有后面几列没有可用数据,...
  • 关于pandas读取CSV文件出现空问题

    千次阅读 2020-02-27 12:22:52
    题目背景出自龙龙老师的...加载数据用到了pandas.read_csv()。 书中的代码如下: 但是在ipyhton下运行结果出现大量空并且列名与数据不匹配 解决方案: 在读取文件时将skipinitialspace参数设置为True即可 ...
  • 下面给大家介绍下pandas读取CSV文件时查看修改各的数据类型格式,具体内容如下所述:我们在调bug的时候会经常查看、修改pandas数据的数据类型,今天就总结一下:1.查看:Numpy和Pandas的查看方式略有不同,个...
  • Pandas读取csv文件一列并保存到txt文件中 按道理来说挺简单的,但是却查了好久,本来想利用pandas的api获取某一列的数据,然后写入到文件中,但是写入到文件后出现各种问题,要不程序报错,要不不分行。最后还是...
  • 使用pandas读取csv文件,在一定参数下,第一行错位俩,如何才能使其对其 想要 第一行的A 在 M的上方 ,R 在-2的上方,如何实现 import pandas as pd f = pd.read_csv('ckm1.ascii_pssm.2',header=1,delim_white...
  • Pandas读取CSV文件

    千次阅读 2021-03-12 17:27:44
    Pandas读取CSV文件准备工作CSV文件自带标题直接读出不更改标题名把原标题替换成自已的标题CSV文件无自带标题读出数据系统自动给编号给添加标题总结 准备工作 在任意文件夹下建个CSV文件,如图下所示。...
  • Python Pandas读取CSV文件指定行或

    千次阅读 2020-09-21 15:38:53
    depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-2.channe
  • pandas读取csv文件的指定

    万次阅读 2017-12-05 10:49:55
    CPI = pd.read_csv(‘cpi.csv’,index_col=’month’,usecols=[1,2]) usecols参数可以指定号!
  • 使用pandas读取csv文件

    2020-11-24 03:57:34
    下面为大家分享篇使用pandas读取csv文件的指定方法,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起过来看看吧根据教程实现了读取csv文件前面的几行数据,一下就想到了是不是可以实现前面几列的数据。经过多番...
  • pandas 怎么读取csv文件的header怎么读取这 fcode,fdate,NAV,ACCNAV,DGR,pstate,rstatefcode,fdate,NAV,ACCNAV,DGR,pstate,rstate001112,2016-01-20,"0.9040 ",0.9040,-2.06%,限制大额申购,开放赎回001112,2016-01-...
  • https://www.bilibili.com/video/BV1jK4y187yB?p=39 代码 #!/usr/bin/env python # -*- encoding: utf-8 -*- """ @Introduce : @File : demo_visual2.py @Time : 2021-03-03 16:54 @Author : xia hua dong @Tel : ...
  • pandas读取csv文件数据

    千次阅读 2019-07-24 12:01:09
    pandas读取csv文件时,使用的read_csv函数的参数。 1,skiprows参数,可以用于指定跳过csv文件的头部的前几行。 CSV_FILE_PATH = './test.csv' df = pd.read_csv(CSV_FILE_PATH, skiprows=1) print(df.head(5)) -...
  • name,age三个 df=pd.read_csv(sourceFile,low_memory=False) #读取csv,设置low_memory=False防止内存不够时报警告 df['a']=list(t) # df['a']='company'#增加新的company #以下保存指定的到新的csv文件,index...
  • 假设当前我有pandas.DataFrame格式的数据data需要存进csv文件中。 先看看数据的格式 然后保存至csv文件中 data.to_csv('data.csv') 查看文件内容 head -n 2 data.csv ---------------------------------------...
  • 有时候用pandas的read_csv 打开文件的时候看不出什么异常,比如下图 但是一旦使用列名处理数据的时候,就会出现列名错误,但是明明写的没有问题。例如如下所示 那么这时候就要考虑是否有未显示的格式或者和字符,...
  • 由于用to_csv保存时会留下一行索引,位置是第一行,使用read_csv读取csv文件后,会将第一行读取为数据,但事实上并不是,需要将它删除。使用df.drop(0)的方法,将第一行删除。 a = pd.read_csv(r'Filename\csvname...
  • csv文件文件类型。这种文件不像excel,word,ppt……这些文件一样,它们的区别就在于,如果你用MacOs(MacOperationSystem)打开他的话,他就会变。但是,csv文件是永远不会变的,他是个文档,基本以类似表格的...
  • Pandas Python读取CSV文件中的某一列

    万次阅读 2017-09-28 16:47:52
    本人菜鸟一枚,刚刚接触Python,也不是专门研究Python的,但是在处理数据的时候需要用到,就...#括号中第一个参数是读取文件的路径,第二个参数是读取csv文件中的某一,2代表第三 2.输出csv文件 address.to_cs

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 26,128
精华内容 10,451
关键字:

pandas读取csv文件第一列