pandas提取不规整csv指定行指定列，csv文件有的行有两列数据，有的行有五列数据，每一行的数据个数不一定相同，我这里要提取第367行到1050行、D列和G列，这种csv文件如何读取

您可以使用pandas的read_csv函数来读取csv文件，然后使用iloc方法选择特定的行和列。以下是一个可能的代码示例：

import pandas as pd

# 读取csv文件
df = pd.read_csv('your_csv_file.csv', header=None)

# 选择特定行和列
result = df.iloc[367:1051, [3, 6]]

# 输出结果
print(result)

上述代码假定您的csv文件没有列名，因此我们使用header=None来指定。注意，行索引是基于0的，因此第367行对应索引为366。 `[3, 6]`指定了第4列和第7列，因为Python索引也是基于0的。最后，我们使用`print（result）`语句来打印选定的行和列的结果。

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pandas提取不规整csv指定行指定列，csv文件有的行有两列数据，有的行有五列数据，每一行的数据个数不一定相同，这种csv文件如何读取

你可以使用pandas中的read_csv函数，并设置参数usecols和nrows来指定需要读取的列和行。同时使用参数error_bad_lines=False来忽略读取不规则行时出现的异常。例如：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('yourfile.csv', usecols=[0, 3, 4], nrows=10000, error_bad_lines=False)

这个例子中，我们指定只读取第0、3、4列，只读取前10000行，并且忽略掉不规则行造成的异常。