python的pd.read_csv中,其中有日期一列,如果要读入的一列要求日期大于A日,小于B日,怎么写
时间: 2024-03-12 14:46:41 浏览: 13
在`pd.read_csv`方法中,可以通过设置`parse_dates`参数将指定列解析为日期类型。然后可以使用`df[(df['date'] > A) & (df['date'] < B)]`来选择日期大于A小于B的行。
具体操作如下:
1. 读取csv文件,并将日期列解析为日期类型:
```python
import pandas as pd
df = pd.read_csv('your_file.csv', parse_dates=['date_col'])
```
2. 筛选日期大于A小于B的行:
```python
A = pd.to_datetime('2022-01-01')
B = pd.to_datetime('2022-03-01')
result_df = df[(df['date_col'] > A) & (df['date_col'] < B)]
```
其中,`pd.to_datetime`方法可以将字符串转换为日期类型。在上面的示例中,将字符串'2022-01-01'和'2022-03-01'转换为了日期类型,并赋值给了变量A和B。然后,使用`df[(df['date_col'] > A) & (df['date_col'] < B)]`来选择日期大于A小于B的行。
相关问题
pd.read_csv选择读入列数
在使用`pd.read_csv`函数读取CSV文件时,可以通过指定`usecols`参数来选择读入的列数。`usecols`参数可以接受一个列表或者一个函数作为输入。
如果传入一个列表,列表中的元素可以是列名或者列索引,表示只读取指定的列。例如,如果你只想读取CSV文件中的"列1"和"列3",可以这样设置`usecols`参数:
```python
import pandas as pd
data = pd.read_csv('data.csv', usecols=['列1', '列3'])
```
如果传入一个函数,函数会被应用到CSV文件的每一列上,返回值为True的列会被读取。例如,如果你只想读取列名以"列"开头的列,可以这样设置`usecols`参数:
```python
import pandas as pd
data = pd.read_csv('data.csv', usecols=lambda column: column.startswith('列'))
```
这样就只会读取以"列"开头的列。
pd.read_csv读入int
pd.read_csv函数可以读取int类型的数据,可以通过converters参数指定将某列数据转换为int类型。例如,可以使用以下代码将列“编号”转换为int类型:
```python
pd.read_csv(file_path, converters={"编号": lambda x: int(x)})
```
注意,在lambda函数中使用int将字符串转换为int类型。