pandas.read_csv 读取单元格数据

可以使用pandas.read_csv函数的usecols参数指定要读取的列，然后使用iloc方法选择单元格数据。例如，假设要读取csv文件中第2列第3行的数据，可以这样做：

import pandas as pd

df = pd.read_csv("file.csv", usecols=[1])
cell_value = df.iloc[2, 0]

这里的usecols参数指定只读取第2列的数据，然后使用iloc方法选取第3行第1列的单元格数据。

相关问题

pd.read_csv 读取后的对象数据格式是什么，请举个例子展示一下读取后的数据

`pd.read_csv` 读取后的对象是一个 DataFrame 对象，它是由若干个 Series 对象组成的，每个 Series 表示一个列。以下是一个简单的例子：

假设我们有一个名为 `data.csv` 的 CSV 文件，内容如下：

Name, Age, Gender
Tom, 25, Male
Lucy, 28, Female
John, 30, Male

我们可以使用 `pd.read_csv` 读取该文件，并将结果存储在一个名为 `df` 的变量中：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')
print(df)

输出结果如下：

   Name   Age  Gender
0   Tom    25    Male
1  Lucy    28  Female
2  John    30    Male

可以看到，`df` 是一个 DataFrame 对象，它包含了文件中的所有数据。每一列对应一个 Series 对象，每个元素对应文件中的一个单元格。在这个例子中，`df` 包含了三列：`Name`、`Age` 和 `Gender`。其中，`Name` 和 `Gender` 列的数据类型是字符串，`Age` 列的数据类型是整数。

import pandas as pd data = pd.read_csv("D:\data\BIOPRO.csv") data.shape data.info() data.isnull() data.dropna(axis=0, how='any', thresh=None, subset=None, inplace=True) data.to_csv('D:\data\data2.csv', encoding='utf-8_sig')

你的代码是基于 Pandas 的，它用来读取一个 CSV 文件，然后查看数据的形状和信息，检查是否有缺失值，如果有就删除这些行，最后将处理过的数据保存到一个新的 CSV 文件中。具体来说：

- `pd.read_csv("D:\data\BIOPRO.csv")` 读取了一个名为 BIOPRO.csv 的 CSV 文件，并将其存储在一个 Pandas 数据帧中。
- `data.shape` 返回数据帧的形状，即它有多少行和多少列。
- `data.info()` 返回数据帧的信息，包括每一列的名称、数据类型和非空值数量等。
- `data.isnull()` 返回一个布尔值的数据帧，用来指示哪些单元格是缺失值。
- `data.dropna()` 删除具有缺失值的行，其中 `axis=0` 表示删除行，`how='any'` 表示只要该行中有一个缺失值就删除，`thresh=None` 表示不考虑每行中的非缺失值数量，`subset=None` 表示删除所有行中的缺失值，`inplace=True` 表示在原始数据帧上进行修改。
- `data.to_csv()` 将处理过的数据帧保存为一个名为 data2.csv 的 CSV 文件，编码为 UTF-8。