python pd怎么读取指定行列

使用`pd.read_csv()`可以读取指定行和列的数据。可以使用参数`usecols`指定需要读取的列，可以使用参数`nrows`和`skiprows`指定需要读取的行。

例如，下面代码读取了`data.csv`文件中的第1行、第2行、第4行以及第5行，并且只读取第1列和第3列的数据：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv', usecols=[0, 2], nrows=4, skiprows=[2])
print(df)

输出结果如下：

   A  C
0  1  3
1  4  6
2  7  9
3  10 12

在参数`nrows=4`和`skiprows=[2]`的设置下，只会读取第1行、第2行、第4行以及第5行。然后，使用`usecols=[0, 2]`只读取第1列和第3列的数据。

相关问题

python pd怎么读取指定行列 详细

要读取 pandas 数据框中的特定行和列，可以使用以下方法：

1. 使用.loc[ ] 方法

.loc[ ] 方法允许您根据标签或布尔条件选择特定行和列，语法如下：

df.loc[row_label, column_label]

示例：

import pandas as pd

# 创建示例数据框
df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3], 'b': [4, 5, 6], 'c': [7, 8, 9]})

# 选择第一行和第二列的值
print(df.loc[0, 'b'])
# 输出：4

# 选择前两行和前两列的所有值
print(df.loc[:1, :'b'])
# 输出：
#    a  b
# 0  1  4
# 1  2  5

2. 使用.iloc[ ] 方法

.iloc[ ] 方法允许您根据整数位置选择特定行和列，语法如下：

df.iloc[row_index, column_index]

示例：

import pandas as pd

# 创建示例数据框
df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3], 'b': [4, 5, 6], 'c': [7, 8, 9]})

# 选择第一行和第二列的值
print(df.iloc[0, 1])
# 输出：4

# 选择前两行和前两列的所有值
print(df.iloc[:2, :2])
# 输出：
#    a  b
# 0  1  4
# 1  2  5

请注意，在上述示例中，行和列都是从零开始编号的。您可以使用切片或索引选择所需的行和列，或者使用逗号分隔的标签或整数列表选择多个行和列。

python pd怎么读取指定csv文件行列 详细

请问你是想读取 CSV 文件的指定行和列吗？如果是的话，你可以使用 Pandas 库来完成这项任务。

下面是读取指定行和列的示例代码：

import pandas as pd

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

# 读取第一行
row_1 = df.iloc[0]

# 读取第一列
col_1 = df.iloc[:,0]

# 读取第二行第三列
value = df.iloc[1,2]

上面的代码分别利用 Pandas 库中的 `read_csv()` 函数和 `iloc` 函数来实现文件的读取和读取指定行列。

- `iloc[行索引, 列索引]`：读取指定的某个单元格的值。
- `iloc[行索引, :]`：读取指定行的所有列。
- `iloc[:, 列索引]`：读取指定列的所有行。

这里注意在 iloc[] 中只能使用数字索引号，不能使用名称。另外的方法获取某个单元格前两个操作的结合，例如：`df.at[1,'col_1']`，可以直接获取到第二行第一列的值。

希望对你有所帮助！