python 读取csv文件指定列数据

可以使用 Python 内置的 csv 模块来读取 csv 文件，并使用列表推导式来获取指定列的数据。

假设我们有一个名为 `data.csv` 的 csv 文件，其中包含三列数据：`name`、`age` 和 `gender`。

以下是读取 `age` 列数据的示例代码：

import csv

with open('data.csv', 'r') as file:
    reader = csv.DictReader(file)
    age_list = [row['age'] for row in reader]

print(age_list)

代码解释：

- `csv.DictReader` 创建一个字典迭代器，可以按列名访问数据。
- `row['age']` 获取每一行中 `age` 列的值。
- `age_list` 是一个列表，包含了所有行中 `age` 列的数据。

你可以根据需要修改代码中的列名和文件路径。

相关问题

python 读取csv文件指定多列数据

要读取 CSV 文件中的多列数据，可以使用 Python 内置的 csv 模块和 Pandas 库。

使用 csv 模块读取 CSV 文件：

import csv

with open('data.csv', 'r') as f:
    reader = csv.reader(f)
    data = [[row[1], row[3]] for row in reader]  # 读取第2列和第4列数据

# 输出数据
for d in data:
    print(d)

使用 Pandas 库读取 CSV 文件：

import pandas as pd

# 读取指定多列的数据
df = pd.read_csv('data.csv', usecols=[1, 3])

# 输出数据
print(df)

以上代码可以读取指定 CSV 文件的第二列和第四列数据，你可以根据需要进行修改。

python读取csv文件指定列

可以使用Python内置的csv模块来读取csv文件，并使用pandas库来处理数据。以下是一个示例代码，假设要读取文件名为data.csv，且要获取第二列数据：

import csv
import pandas as pd

with open('data.csv', 'r') as file:
    reader = csv.reader(file)
    data = [row[1] for row in reader]

df = pd.DataFrame(data, columns=['column_name'])
print(df)

其中，`csv.reader()`函数用于读取csv文件，`data`变量存储了第二列的数据，`pd.DataFrame()`函数用于将数据转换为DataFrame格式，并指定列名为`column_name`。