如何用pandas输出CSV文件某一列的负数的个数

可以使用 Pandas 库读取 CSV 文件，然后通过筛选条件来计算某一列的负数个数。

假设 CSV 文件名为 `data.csv`，列名为 `col_name`，可以使用以下代码实现：

import pandas as pd

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

# 筛选出 col_name 列中的负数
negatives = df[df['col_name'] < 0]

# 统计负数个数
count = len(negatives)

print(f'负数个数为：{count}')

其中，`df[df['col_name'] < 0]` 表示筛选出 `col_name` 列中的负数。`len(negatives)` 统计负数个数。

相关问题

如何用pandas删除CSV文件某一列负数所在的行

可以按照以下步骤使用pandas删除CSV文件某一列负数所在的行：

1. 导入pandas库并读取CSV文件：

import pandas as pd
df = pd.read_csv('your_file.csv')

2. 选择要删除的列并筛选出负数所在的行：

col_name = 'your_column_name'
df = df[df[col_name] >= 0]

3. 把筛选后的数据重新写入CSV文件：

df.to_csv('your_file.csv', index=False)

其中，col_name是要删除负数行的列名，your_file.csv是要操作的CSV文件名。这样就可以删除指定列中的负数所在的行了。

python用pandas读取csv文件某一列

可以使用`pandas`库的`read_csv`函数读取CSV文件，并使用`[]`操作符获取特定列的数据。例如，假设CSV文件名为`data.csv`，要读取`column_name`列的数据，可以使用以下代码：

import pandas as pd

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

# 获取column_name列的数据
column_data = df['column_name']

其中，`df['column_name']`返回一个`pandas.Series`类型的数据，其中包含了`column_name`列的所有数据。如果要获取多个列的数据，可以使用`df[['column_name_1', 'column_name_2']]`这样的语法。