dataframe读取csv文件为二维数组

在Python中，可以使用pandas库的read_csv函数读取CSV文件，并将其转换为DataFrame对象。然后，可以使用DataFrame的values属性将其转换为二维数组。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

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

# 将DataFrame转换为二维数组
arr = df.values

其中，'filename.csv'需要替换为实际的文件名。arr即为转换后的二维数组。

相关问题

有一个列表[001,002,003,004]，要在CSV文件的二维数组中，查找包含该列表元素对应的列值

可以使用Python的pandas库来实现这个功能。首先，读取CSV文件并将其转换为pandas的DataFrame对象：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('filename.csv')

然后，使用isin()方法查找包含列表元素对应的列值：

cols = ['001', '002', '003', '004']
result = df.loc[:, df.columns.isin(cols)]

这将返回一个包含所有包含列表元素对应的列值的DataFrame对象。

csv的二维数组数据怎么转成Dataframe

要将csv的二维数组数据转成Dataframe，可以使用Python中的pandas库。具体步骤如下：

1. 导入pandas库：

   import pandas as pd

2. 读取csv文件并转成Dataframe：

   df = pd.read_csv('filename.csv')

如果csv文件中包含表头，则可以直接使用该命令，否则需要指定header参数为None,并手动设置表头。

3. 查看Dataframe数据：

   print(df)

这样就可以将csv的二维数组数据转成Dataframe了。