我要使用pandas.read_csv读取文件，并将某一列存进List中，我该怎么做

使用 `pandas.read_csv()` 读取文件，并将某一列存进 List 中，可以使用 Pandas 中的 `iloc` 或者 `loc` 方法来实现。具体步骤如下：

1. 使用 `pandas.read_csv()` 读取文件，返回一个 DataFrame 对象。

2. 使用 `iloc` 或者 `loc` 方法选择需要的列，并将其转换为 List 对象。

下面是一个例子，假设你要读取名为 `example.csv` 的 csv 文件，并将其中的 `Age` 列存进一个名为 `age_list` 的 List 中：

import pandas as pd

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

# 选择 'Age' 列，并转换为 List 对象
age_list = df['Age'].tolist()

# 打印 age_list
print(age_list)

输出的结果类似于：

[18, 20, 19, 21, 22]

其中，`df['Age']` 选择了 DataFrame 中的 `Age` 列，并返回一个 Series 对象，使用 `tolist()` 方法将其转换为 List 对象，存储在 `age_list` 中。你可以根据自己的需求修改代码，选择读取不同的文件和不同的列，并将其存储为 List 对象。

相关问题

使用pd.read_csv读取文件后成为list

使用`pandas`库的`read_csv`函数可以方便地读取csv文件并将其转换为`DataFrame`对象。如果您需要将`DataFrame`对象转换为列表，可以使用`values`属性。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('example.csv')
data = df.values.tolist()

print(data)

请将`example.csv`替换为您自己的csv文件名，该文件应该与Python代码文件在同一目录中。如果您需要更改字段分隔符或引用字符，请使用`delimiter`和`quotechar`参数来指定。

pandas.read_csv转换为列表

可以使用`pandas.read_csv`函数读取CSV文件，并将其转换为列表。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

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

# 将数据转换为列表
data_list = df.values.tolist()

print(data_list)

这将读取名为`data.csv`的文件，并将其转换为一个列表`data_list`。每个元素都是一个列表，包含CSV文件中的一行数据。