pd.read_csv读取指定列写入另外文件

您可以使用 pandas 库中的 `read_csv` 函数读取指定列，并使用 `to_csv` 函数将数据写入另一个文件。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

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

# 选择需要的列
selected_columns = ['column1', 'column2', 'column3']
df_selected = df[selected_columns]

# 将数据写入另一个文件
df_selected.to_csv('output.csv', index=False)

在上面的示例中，您需要将 `'column1'`、`'column2'` 和 `'column3'` 替换为您需要选择的实际列名。`'input.csv'` 是要读取的原始文件名，`'output.csv'` 是要写入的目标文件名。

使用 `index=False` 参数可以避免将索引写入输出文件中。如果您希望保留索引，请将 `index=False` 删除或设置为 `index=True`。

请确保已经安装了 pandas 库，可以使用以下命令进行安装：

pip install pandas

相关问题

pd.to_csv 写入索引 但pd.read_csv不能保存索引

是的，pd.read_csv()函数默认情况下不会将CSV文件中的第一列作为索引，而是将其视为数据。如果要将CSV文件中的第一列作为索引，则需要在读取CSV文件时使用index_col参数。而pd.to_csv()函数可以将DataFrame对象写入CSV文件，并且可以选择是否将索引写入文件中。

以下是一个示例代码，演示如何使用pd.to_csv()函数将带有索引的DataFrame对象写入CSV文件中：

import pandas as pd

# 创建一个带有索引的DataFrame对象
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'age': [25, 30, 35]}
df = pd.DataFrame(data, index=['id1', 'id2', 'id3'])

# 将DataFrame对象写入CSV文件中，包括索引
df.to_csv('output.csv', index=True)

在上面的代码中，我们首先创建了一个带有索引的DataFrame对象，然后使用to_csv()函数将其写入名为output.csv的CSV文件中，并将索引写入文件中。

用pd.read_csv读取一个不存在的文件新建文件吗

不可以。如果你使用`pd.read_csv`读取一个不存在的文件，Python会抛出FileNotFoundError异常，因为文件不存在。如果你要创建一个新的文件，可以使用`open`函数创建一个文件对象，并将其传递给`pd.read_csv`函数读取文件。例如：

file = open('new_file.csv', 'w')
df = pd.read_csv(file)

这里以写入模式(`'w'`)打开一个名为`new_file.csv`的新文件，并将其传递给`pd.read_csv`函数读取。注意，这里的文件对象`file`需要是可写的，因为它是一个新文件，还没有内容。如果你想要读取一个不存在的文件，你需要确保已经创建了该文件。