pandas如何提取每一行数据个数不同的csv文件中的指定行列
时间: 2024-05-09 08:17:27 浏览: 21
可以使用pandas的read_csv函数读取csv文件,然后使用dropna函数删除含有空值的行,最后使用iloc函数按照指定行和列提取数据。示例代码如下:
```
import pandas as pd
# 读取csv文件
df = pd.read_csv('filename.csv')
# 删除含有空值的行
df = df.dropna()
# 提取指定行和列的数据
data = df.iloc[row_index, col_index]
```
其中,row_index为你想要提取的行的索引,col_index为你想要提取的列的索引。注意,索引从0开始计数。例如,提取第一行和第二行,第三列和第四列的数据,可以将代码修改为:
```
data = df.iloc[[0,1],[2,3]]
```
相关问题
python使用pandas如何向csv文件中的某一行某一列写入数据
使用pandas可以使用`loc`或`iloc`方法指定具体行列,并使用赋值语句进行写入。
示例代码:
```
import pandas as pd
# 读取csv文件
df = pd.read_csv('example.csv')
# 向第2行第3列写入数据
df.iloc[1,2] = 'new data'
# 保存修改后的数据到csv文件
df.to_csv('example.csv', index=False)
```
注:`iloc`方法使用整数索引来指定行列,`loc`方法使用标签索引来指定行列。
python pandas csv指定行列转txt
你可以使用 pandas 库的 `read_csv()` 函数来读取 csv 文件,然后使用 `iloc[]` 函数来选择指定的行列,最后使用 `to_csv()` 函数将结果保存为 txt 文件。以下是一个示例代码:
```python
import pandas as pd
# 读取 csv 文件
df = pd.read_csv('data.csv')
# 选择指定的行列
selected = df.iloc[1:5, 2:4]
# 保存为 txt 文件
selected.to_csv('result.txt', sep='\t', index=False)
```
在上面的代码中,`read_csv()` 函数用来读取 csv 文件,`iloc[]` 函数选择第 2~5 行和第 3~4 列的数据,`to_csv()` 函数将结果保存为 txt 文件,并且使用制表符作为分隔符,不包含行索引。