用python的pandas读取csv文件,并对其所有列的数值进行筛选,若数值在18-25之间,创建新的一列为score,在对应每一行上加10分
时间: 2024-02-19 07:02:46 浏览: 25
好的,我来回答你的问题。首先,你可以使用 pandas 库中的 read_csv() 方法读取 CSV 文件,然后使用 loc[] 方法对数值进行筛选。接着,你可以使用 apply() 方法在每一行上执行对应的操作,添加新的一列 score 并加上 10 分。
下面是一个示例代码:
```python
import pandas as pd
# 读取 CSV 文件
df = pd.read_csv('data.csv')
# 筛选数值在 18-25 之间的行,并创建新的一列 score
df.loc[(df['column1'] >= 18) & (df['column1'] <= 25), 'score'] = df['column2'] + 10
# 打印结果
print(df)
```
在上面的代码中,`column1` 和 `column2` 分别代表 CSV 文件中的两列数据。你需要将其替换为你实际使用的列名。另外,`data.csv` 也应该替换为你实际使用的文件名。
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使用Pandas读取CSV文件中的指定列,可以使用`usecols`参数来指定要读取的列。例如,以下代码将读取CSV文件`data.csv`中的`col1`和`col2`列,并将其存储在DataFrame对象中。
```python
import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv', usecols=['col1', 'col2'])
```
你也可以通过指定列的索引来读取,例如:
```python
df = pd.read_csv('data.csv', usecols=[0, 1])
```
如果CSV文件中有很多列,而你只需要其中几列,使用`usecols`参数可以大大减少内存使用量,提高读取速度。
python用pandas读取csv文件某一列
可以使用`pandas`库的`read_csv`函数读取CSV文件,并使用`[]`操作符获取特定列的数据。例如,假设CSV文件名为`data.csv`,要读取`column_name`列的数据,可以使用以下代码:
```python
import pandas as pd
# 读取CSV文件
df = pd.read_csv('data.csv')
# 获取column_name列的数据
column_data = df['column_name']
```
其中,`df['column_name']`返回一个`pandas.Series`类型的数据,其中包含了`column_name`列的所有数据。如果要获取多个列的数据,可以使用`df[['column_name_1', 'column_name_2']]`这样的语法。