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 读取excel指定行列

你可以使用Python的pandas库来读取Excel文件并指定特定的行和列。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('file.xlsx')

# 指定行和列的范围
rows = [1, 2, 3]  # 指定行的索引，例如第2、3、4行
cols = ['A', 'B', 'C']  # 指定列的标签，例如A、B、C列

# 读取指定行列的数据
data = df.loc[rows, cols]

print(data)

在上面的示例中，你需要将`file.xlsx`替换为你要读取的Excel文件路径。`rows`和`cols`分别是你想要读取的行和列的索引或标签。`df.loc[rows, cols]`用于获取指定行列的数据，`data`变量将存储这些数据。最后，你可以打印`data`来查看结果。

请注意，你需要先安装pandas库，可以使用以下命令安装：

pip install pandas