pd.read_csv("result.csv")[:,-1]
时间: 2023-07-25 16:13:22 浏览: 50
这个代码会报错。因为在pandas中,使用`pd.read_csv()`方法读取csv文件后返回的是一个DataFrame对象,不能直接使用类似NumPy数组的切片语法。
如果你想要选择所有行的最后一列数据,可以使用以下代码:
```python
import pandas as pd
df = pd.read_csv("result.csv")
last_column = df.iloc[:, -1] # 选择所有行的最后一列数据
```
在这个代码中,我们首先使用`pd.read_csv()`读取csv文件,并将其存储为一个DataFrame对象`df`。然后,使用`.iloc`属性选择所有行(用`:`表示)和最后一列(用`-1`表示)的数据,将其存储为一个Series对象`last_column`。
相关问题
pd.read_csv用法
pd.read_csv是pandas库中的一个函数,用于将csv文件读入数据框架(DataFrame)。可以通过传递文件路径、网页上的文件或文件对象来读取csv文件。例如,可以使用以下代码读取csv文件:
1. 通过文件路径读取:
```
import pandas as pd
pd.read_csv('data.csv')
```
2. 通过网页上的文件读取:
```
import pandas as pd
pd.read_csv("http://localhost/data.csv")
```
3. 通过文件对象读取:
```
import pandas as pd
f = open(r"E:\VSCODE\2_numpy_pandas\pandas\Game_Data.csv", encoding="gbk")
pd.read_csv(f)
```
在读取csv文件时,还可以使用sep参数指定分隔符。默认情况下,分隔符为逗号。例如,可以使用以下代码指定分隔符为逗号、冒号或分号:
```
import pandas as pd
pd.read_csv('data.csv', sep=",|:|;", engine="python")
```
综上所述,pd.read_csv函数是pandas库中用于读取csv文件的函数,可以通过文件路径、网页上的文件或文件对象来读取,并可通过sep参数指定分隔符。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [python pandas.read_csv()函数详解](https://blog.csdn.net/weixin_43690010/article/details/115178050)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [【Pandas总结】第二节 Pandas 的数据读取_pd.read_csv()的使用详解(非常全面,推荐收藏)](https://blog.csdn.net/weixin_47139649/article/details/126744842)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]
pd.read_csv use_cols
引用\[3\]中提到了pd.read_csv()函数的参数列表,其中包括了usecols参数。usecols参数用于指定要读取的列,可以是列的索引或列名的列表。通过设置usecols参数,可以只读取感兴趣的列,而不需要读取整个文件的内容。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [pd.read_csv用法](https://blog.csdn.net/weixin_44056331/article/details/89366105)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [pd.read_csv参数详解](https://blog.csdn.net/weixin_50547586/article/details/120555157)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [pd.read_csv()常用参数](https://blog.csdn.net/dc19971118/article/details/107721340)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]