python pd.read_csv读取csv文件并去除最后一列数据
时间: 2023-07-25 16:29:57 浏览: 55
使用 pandas (pd) 读取 CSV 文件,也可以很容易地去除最后一列数据。你可以使用 `drop()` 方法,将最后一列数据从 DataFrame 中删除。以下是示例代码:
```python
import pandas as pd
# 读取 CSV 文件
df = pd.read_csv('example.csv')
# 删除最后一列数据
df = df.drop(df.columns[-1], axis=1)
# 打印 DataFrame
print(df)
```
在上面的代码中,我们首先使用 `pd.read_csv()` 方法读取 CSV 文件,并将其存储在 DataFrame 中。然后,我们使用 `drop()` 方法删除最后一列数据,指定 `axis=1` 表示删除列。最后,我们打印出 DataFrame 的结果。
相关问题
python pd.read_csv如何读取文件
在Python中,可以使用`pd.read_csv()`函数来读取文件。下面是几种常见的读取文件的方法:
1. 通过文件路径读取:
```python
file_path = r"E:\VSCODE\2_numpy_pandas\pandas\Game_Data.csv"
df = pd.read_csv(file_path, sep=",|:|;", engine="python", header=0, encoding='gbk')
```
2. 通过网页上的文件读取:
```python
df = pd.read_csv("http://localhost/data.csv")
```
3. 通过文件对象读取:
```python
f = open(r"E:\VSCODE\2_numpy_pandas\pandas\Game_Data.csv", encoding="gbk")
df = pd.read_csv(f)
```
另外,你还可以使用一些参数来对读取的文件进行处理。比如:
- `sep`参数用来指定分隔符,可以使用正则表达式来匹配多个分隔符。
- `engine`参数可以设置为`'python'`来解决路径或文件名中包含中文的问题。
- `encoding`参数用来指定文件的编码方式。
- `converters`参数可以在读取时对列数据进行变换。
- `header`参数用来指定表头的行数。
举个例子,假设我们想读取一个文件,并指定第一行作为表头:
```python
file_path = r"E:\VSCODE\2_numpy_pandas\pandas\Game_Data.csv"
df = pd.read_csv(file_path, sep=",|:|;", engine="python", header=0, encoding='gbk')
```
在这个例子中,我们将`header`参数设置为0,即选择文件的第一行作为表头。
总结起来,通过`pd.read_csv()`函数可以实现读取文件,并通过参数来对文件进行处理和解析。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>
pd.read_csv读取csv文件数据targets
在问题中提到了pd.read_csv读取csv文件数据targets,但是这个问题中的引用内容与问题本身似乎没有关系。因此,我将回答关于pd.read_csv的问题,并提供相关的代码示例。
pd.read_csv是一个用于读取csv文件的函数。它可以将csv文件中的数据读取到一个pandas DataFrame对象中。以下是一个使用pd.read_csv读取csv文件的示例代码:
```python
import pandas as pd
# 读取csv文件
df = pd.read_csv('data.csv')
# 打印DataFrame对象
print