py.read_csv读取csv文件的指定列

您可以使用`pandas`库中的`read_csv`函数来读取CSV文件，并使用`usecols`参数指定要读取的列。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 读取CSV文件并指定要读取的列
df = pd.read_csv('your_file.csv', usecols=['column1', 'column2', 'column3'])

# 打印读取的数据
print(df)

在上面的示例中，您需要将'your_file.csv'替换为实际的文件路径，'column1'、'column2'和'column3'替换为您希望读取的列名。这将只读取指定的列，并将它们存储在一个DataFrame中。

相关问题

NameError Traceback (most recent call last) C:\Windows\Temp\ipykernel_48588\1509809571.py in <module> ----> 1 beijing=pd.read_csv("北京地区信息.csv",encoding="gbk") 2 tianjin=pd.read_csv("天津地区信息.csv",encoding="gbk") NameError: name 'pd' is not defined

这个错误是因为在代码中使用了 pd，但是 pd 没有被定义。通常情况下，pd 是 pandas 库的别名。你需要在代码中导入 pandas 库，例如：

import pandas as pd
beijing=pd.read_csv("北京地区信息.csv",encoding="gbk")
tianjin=pd.read_csv("天津地区信息.csv",encoding="gbk")

这样，你就可以使用 pd.read_csv() 方法读取 CSV 文件，并将其存储到变量 beijing 和 tianjin 中。

解释这段代码cancer='HNSC' train=pd.read_csv(dir_py+"\\tcga_data\\"+cancer+"\\ml_input.csv") target=pd.read_csv(dir_py+"\\tcga_data\\"+cancer+"\\tab_label.csv",index_col=0).values.ravel() indices = train.columns[2:] train=train.iloc[:,2:].T.values

这段代码用于读取和处理与癌症相关的数据。

- `cancer='HNSC'`：将变量`cancer`设置为字符串`'HNSC'`，表示所选的癌症类型为头颈部鳞状细胞癌。

- `train=pd.read_csv(dir_py+"\\tcga_data\\"+cancer+"\\ml_input.csv")`：使用`pd.read_csv()`函数读取名为`ml_input.csv`的文件，该文件位于路径`dir_py+"\\tcga_data\\"+cancer`下。读取的数据被存储在名为`train`的DataFrame中。

- `target=pd.read_csv(dir_py+"\\tcga_data\\"+cancer+"\\tab_label.csv",index_col=0).values.ravel()`：使用`pd.read_csv()`函数读取名为`tab_label.csv`的文件，该文件位于路径`dir_py+"\\tcga_data\\"+cancer`下。在这里，`index_col=0`表示将第一列作为索引列。读取的数据被存储在名为`target`的一维数组中。

- `indices = train.columns[2:]`：从`train` DataFrame中的列中提取索引，从第三列开始（索引2），并将其存储在名为`indices`的变量中。

- `train=train.iloc[:,2:].T.values`：从`train` DataFrame中选择所有行和从第三列开始的所有列。然后通过`.T`进行转置操作，将数据框转换为NumPy数组，并将结果存储回`train`变量中。

综上所述，这段代码的目的是读取与头颈部鳞状细胞癌相关的训练数据，并对数据进行处理，以便后续使用。