pandas 读取固定列

的数据应该如何操作？

您可以通过设置参数“usecols”来在Pandas中读取固定列的数据。例如，要读取名为“col1”和“col2”的两个列，您可以使用以下代码：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv', usecols=['col1', 'col2'])

这将读取“data.csv”文件中的“col1”和“col2”列，并将其存储在名为“df”的Pandas数据帧中。您可以根据需要更改列名称和文件名称。希望这可以帮助您！

相关问题

pandas读取csv指定列的内容写入txt文件固定位置。

可以按照以下步骤实现：

1. 使用pandas读取csv文件，指定需要提取的列。

import pandas as pd

# 读取csv文件，指定需要提取的列
df = pd.read_csv('data.csv', usecols=['column1', 'column2'])

2. 将提取的列内容写入txt文件。

# 将提取的列内容写入txt文件
with open('output.txt', 'w') as f:
    for row in df.iterrows():
        f.write('{} {}\n'.format(row[1]['column1'], row[1]['column2']))

其中，`with open('output.txt', 'w') as f:` 表示打开一个名为`output.txt`的文件进行写入操作，`'w'`表示以写入方式打开文件。`for row in df.iterrows():` 表示遍历`df`中的每一行数据，`row`为元组类型，`row[1]`表示该行数据，`['column1']`和`['column2']`表示需要提取的列。`f.write('{} {}\n'.format(row[1]['column1'], row[1]['column2']))` 表示将提取的列内容按照指定格式写入txt文件，`'\n'`表示换行符。

pandas读取excel表格，A列的缺失值自动填充C

要使用pandas读取Excel表格并在A列缺失值时自动填充C列的数据，可以按照以下步骤操作：

1. **读取Excel文件**，并指定`na_values=None`来保留缺失值标记，因为默认情况下pandas会将空值视为NaN[^1]:

import pandas as pd

# 读取Excel文件，跳过前几行（这里假设是空行）
studf = pd.read_excel('../data/stu.xlsx', skiprows=2, na_values=None)

2. **处理缺失值**，如果A列有缺失值，可以用C列的值填充。由于题目没有提供具体的填充策略（比如平均值、固定值等），我们假设使用C列的值填充A列：

# 假设A列和C列都是数值型，使用C列的值填充A列的缺失值
if 'A' in studf.columns and 'C' in studf.columns:
    studf['A'].fillna(studf['C'], inplace=True)

请注意，`fillna()`函数会直接修改原始DataFrame，`inplace=True`表示在原地替换缺失值。

3. **保存清洗后的Excel文件**:

# 保存清洗后的数据到新的Excel文件
studf.to_excel('../data/stu_clean.xlsx', index=False)

如果你希望使用其他方式填充缺失值，如平均值或特定值，请提供具体的方法参数给`fillna()`函数。