pd.read_csv读取第三列的代码

假设你的 CSV 文件名为 data.csv，可以使用以下代码读取第三列：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv', usecols=[2])
print(df)

其中，`usecols=[2]` 表示仅读取第三列数据。如果你需要同时读取多列数据，可以将 `usecols` 参数设置为一个列表，例如 `usecols=[0, 2, 4]` 表示读取第一、三、五列数据。

相关问题

pd.read_csv 读取特定列

你可以使用pandas库中的`read_csv`函数来读取特定列。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 读取CSV文件
df = pd.read_csv('data.csv')

# 选择特定列
selected_columns = ['column1', 'column2']  # 选择需要的列名
df_selected = df[selected_columns]  # 使用列名索引选择特定列

# 打印结果
print(df_selected)

在上述代码中，`read_csv`函数用于读取CSV文件，并将结果存储在DataFrame对象`df`中。然后，你可以通过传递一个包含所需列名的列表来选择特定列。最后，通过打印`df_selected`，你可以查看所选的列数据。请确保替换`data.csv`为你实际的CSV文件路径，并将`column1`和`column2`替换为你需要的列名。

pd.read_csv 读取指定列

当使用pd.read_csv进行文件读取时，可以通过参数usecols来指定要读取的列。usecols可以接受一个列表作为参数，列表中的元素可以是列名或列的索引。例如，如果要读取文件中的第一列和第三列，可以使用以下代码：

import pandas as pd
data = pd.read_csv("文件路径", usecols=[0, 2])

这将返回一个包含指定列的DataFrame对象。在这个例子中，第一列的索引是0，第三列的索引是2。