pd.read_csv 选择列
时间: 2023-10-29 07:52:56 浏览: 55
使用`pd.read_csv`函数读取CSV文件后,可以使用`[ ]`操作符选择特定的列。以下是一个示例:
```python
import pandas as pd
# 从CSV文件读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')
# 选择单个列
column1 = data['Column1']
# 或者
column1 = data.Column1
# 选择多个列
columns = data[['Column1', 'Column2']]
# 打印选择的列
print(column1)
print(columns)
```
在这个示例中,`data.csv`是一个包含多个列的CSV文件。`data`是一个DataFrame对象,我们可以使用`data['Column1']`或`data.Column1`来选择名为"Column1"的列。对于选择多个列,我们可以传递一个列名列表,例如`data[['Column1', 'Column2']]`。
相关问题
pd.read_csv选择读入列数
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。
pd.read_csv选列
以下是两种使用pd.read_csv选取列的方法:
1. 使用列名取列:
```python
import pandas as pd
data = pd.read_csv("1.csv")["9"] # 取列名是“9”的那一列
data1 = pd.read_csv("1.csv")[["9","2"]] # 索引以列表的形式出现
```
2. 使用usecols参数取列:
```python
import pandas as pd
data = pd.read_csv("1.csv", usecols=["9"]) # 取列名是“9”的那一列
data1 = pd.read_csv("1.csv", usecols=["9","2"]) # 取列名是“9”和“2”的两列
```