pandas读取csv文件指定列中的指定数据

您可以使用 Pandas 中的 `read_csv` 函数读取 CSV 文件，并使用 `usecols` 参数指定要读取的列。然后，使用 Pandas 的条件筛选功能选择特定数据。

示例代码：

import pandas as pd

# 读取 CSV 文件，并指定要读取的列
df = pd.read_csv('your_file.csv', usecols=['column1', 'column2'])

# 筛选特定数据
result = df[(df['column1'] == 'value1') & (df['column2'] == 'value2')]

# 打印结果
print(result)

在代码中，您需要将 `your_file.csv` 替换为您的 CSV 文件名。`['column1', 'column2']` 是您要读取的列名称列表。`df['column1'] == 'value1'` 和 `df['column2'] == 'value2'` 是您要筛选的条件，可以根据您的需求自行修改。

相关问题

pandas读取csv文件指定列数据

好的，关于pandas读取csv文件指定列数据，可以使用read_csv()函数，并在其中指定需要的列名或列索引。如下所示：

import pandas as pd
df = pd.read_csv('filename.csv', usecols=['col1', 'col2'])

其中，'filename.csv'是待读取的文件名，usecols参数指定需要读取的列名或列索引。如果需要读取的列很多，也可以使用列的索引来指定：

import pandas as pd
df = pd.read_csv('filename.csv', usecols=[1, 3, 5])

这样就可以只读取第2、4、6列的数据。希望以上回答可以帮到您！

pandas读取csv文件指定列

的方法是什么？

答：使用pandas的read_csv函数读取csv文件，然后使用loc或iloc方法指定需要读取的列，例如：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('file.csv')
selected_columns = df.loc[:, ['column_1', 'column_2']]  # 选择 'column_1' 和 'column_2' 两列

或者：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('file.csv')
selected_columns = df.iloc[:, [0, 1]]  # 选择第1列和第2列