获取pandas.read_csv某一列
时间: 2024-05-15 12:01:31 浏览: 6
要获取 `pandas.read_csv` 中的某一列,可以使用以下代码:
```python
import pandas as pd
# 读取csv文件
df = pd.read_csv('filename.csv')
# 获取某一列数据
column_data = df['column_name']
```
其中,`filename.csv` 是你要读取的csv文件的名称,`column_name` 是你要获取的列的名称。这样,`column_data` 就是一个包含该列所有数据的 Series 对象。
相关问题
pandas.read_csv读取其中一列
你可以通过pandas.read_csv中的usecols参数来指定读取的列,例如:
```python
import pandas as pd
# 读取csv文件中的name列
df = pd.read_csv('data.csv', usecols=['name'])
```
如果你只需要读取csv文件中的某一列数据作为一个Series对象,可以使用pandas的Series对象的from_csv方法,例如:
```python
import pandas as pd
# 读取csv文件中的name列数据作为Series对象
s = pd.Series.from_csv('data.csv', header=0, index_col=0)
```
其中,header参数表示是否将第一行作为列名,index_col参数表示将哪一列作为索引列。
python pandas.read_csv自定义列索引
可以使用`pandas.read_csv()`方法的`header`参数来指定自定义列索引。
例如,如果CSV文件中的第一行是列名而不是数据,则可以使用以下代码来指定列索引:
```python
import pandas as pd
df = pd.read_csv('file.csv', header=0) # 指定第一行为列索引
print(df.head())
```
如果CSV文件中没有列名,则可以使用以下代码来指定列索引:
```python
import pandas as pd
df = pd.read_csv('file.csv', header=None, names=['col1', 'col2', 'col3']) # 自定义列名
print(df.head())
```
在上面的代码中,`header=None`告诉`pandas.read_csv()`方法不要将第一行作为列索引,而`names`参数指定了列索引的名称。您可以根据需要添加或删除列索引的名称。