pandas 读取csv某些

数据的方法有哪些？
回答: Pandas提供了多种方法来读取CSV文件中的数据。其中一种方法是使用read_csv函数，可以指定文件路径、文件头和分隔符来读取CSV文件的内容。例如，可以使用以下代码来读取CSV文件并将其转换为DataFrame格式：
import pandas as pd
path = r'F:\Clinical_data.csv'
df = pd.read_csv(path, header=0, sep=',')
另一种方法是使用read_csv函数并同时设置列名。可以使用以下代码来读取CSV文件并设置列名为\['city', 'year', 'population'\]：
import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv', names=\['city', 'year', 'population'\])
还可以使用文件读取的方式来读取具体数据。这种方法需要使用较多的代码，并且需要进行循环遍历。可以使用以下代码来读取CSV文件的具体数据：
import pandas as pd
csv_result = pd.read_csv('123.csv', usecols=head_row_list)
row_list = csv_result.values.tolist()
print(f"行读取结果：{row_list}")
以上是Pandas读取CSV文件中数据的几种常用方法。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Pandas读取csv文件](https://blog.csdn.net/Z1057418098/article/details/126755536)[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^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [pandas读取csv文件时设置列名的实战代码](https://blog.csdn.net/weixin_43178406/article/details/130773583)[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^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [Pandas读取csv](https://blog.csdn.net/youzhouliu/article/details/122675700)[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^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]