用 pandas 按照列数索引，读取csv文件某一列的值并将其储存在一个列表中，写出具体程序

import pandas as pd

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

# 按照列数索引读取某一列的值
column_values = data['列名'].tolist()

# 将读取的值储存在一个列表中
values_list = column_values
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注意：

'文件路径.csv' 替换成你的 csv 文件路径
'列名' 替换成你想要读取的列名
代码中的 values_list 就是读取的值存储在一个列表中的变量，可以根据需要更改变量名。

相关问题

pandas通过列索引读取csv文件某列

可以使用pandas库的read_csv()函数读取CSV文件，并通过列索引读取某列。可以使用usecols参数指定需要读取的列，如下所示：
import pandas as pd

# 读取CSV文件并指定需要读取的列
df = pd.read_csv('example.csv', usecols=['column_name'])
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其中，example.csv是需要读取的CSV文件的文件名，column_name是需要读取的列的列名。如果需要读取多列，可以将列名放在一个列表中，例如：
import pandas as pd

# 读取CSV文件并指定需要读取的多列
df = pd.read_csv('example.csv', usecols=['column_name1', 'column_name2'])
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这样就可以通过列索引读取CSV文件中的某列或多列了。

pandas读取csv文件中的某一列

使用pandas的read_csv函数读取csv文件，然后使用DataFrame的列索引方式获取某一列数据。
示例代码：
import pandas as pd

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

# 获取某一列数据
col_data = df['column_name']

# 打印结果
print(col_data)
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其中，'data.csv'是csv文件的路径，'column_name'是要获取的列的列名。如果需要获取多列数据，可以传入一个列名列表，例如：
col_data = df[['column_name1', 'column_name2']]
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这样就可以同时获取'column_name1'和'column_name2'这两列数据。