pd.read_csv选择读入列数
时间: 2024-04-16 11:23:25 浏览: 24
在使用`pd.read_csv`函数读取CSV文件时,可以通过指定`usecols`参数来选择读入的列数。`usecols`参数可以接受一个列表或者一个函数作为输入。
如果传入一个列表,列表中的元素可以是列名或者列索引,表示只读取指定的列。例如,如果你只想读取CSV文件中的"列1"和"列3",可以这样设置`usecols`参数:
```python
import pandas as pd
data = pd.read_csv('data.csv', usecols=['列1', '列3'])
```
如果传入一个函数,函数会被应用到CSV文件的每一列上,返回值为True的列会被读取。例如,如果你只想读取列名以"列"开头的列,可以这样设置`usecols`参数:
```python
import pandas as pd
data = pd.read_csv('data.csv', usecols=lambda column: column.startswith('列'))
```
这样就只会读取以"列"开头的列。
相关问题
pd.read_csv读入int
pd.read_csv函数可以读取int类型的数据,可以通过converters参数指定将某列数据转换为int类型。例如,可以使用以下代码将列“编号”转换为int类型:
```python
pd.read_csv(file_path, converters={"编号": lambda x: int(x)})
```
注意,在lambda函数中使用int将字符串转换为int类型。
pd.read_csv
pd.read_csv是pandas库中的一个函数,用于读取以逗号分隔的值(CSV)文件中的数据并将其转换为Dataframe结构。在数据分析中,CSV文件是最为常见的一种数据文件格式之一。
使用pd.read_csv函数时,需通过参数指定CSV文件的路径及文件名并赋值给变量。函数会自动根据文件中的逗号分隔值的数量(列数)和数量(行数)创建Dataframe结构,并将文件中的数据读入到该结构中。
pd.read_csv函数还支持多种参数设置,如指定数据的编码格式、选择读取的列、指定缺失值的处理方式等。此外,函数还可以读取网路上的CSV文件,而不仅限于本地文件。
总之,pd.read_csv是一个非常便捷的读取CSV文件的函数,它可以轻松地将CSV文件中的数据转换为Dataframe结构,并且在数据分析和处理中使用广泛。