pd.read_csv 读书特定行 列

如果要读取特定的行和列，可以使用 pandas 中的 `read_csv` 函数，然后使用 `iloc` 方法来指定行和列的位置。

例如，要读取第 1 行和第 3 列的数据，可以使用以下代码：

import pandas as pd

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

# 选择第 1 行和第 3 列的数据
data = df.iloc[0, 2]

print(data)

其中，`iloc` 方法的第一个参数是行的位置（从 0 开始），第二个参数是列的位置（从 0 开始）。如果要选择多行或多列，可以使用 `:` 来表示全部行或全部列，例如：

# 选择前 3 行和第 2、4、6 列的数据
data = df.iloc[:3, [1, 3, 5]]

相关问题

pd.read_csv 读取特定列

你可以使用pandas库中的`read_csv`函数来读取特定列。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

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

# 选择特定列
selected_columns = ['column1', 'column2']  # 选择需要的列名
df_selected = df[selected_columns]  # 使用列名索引选择特定列

# 打印结果
print(df_selected)

在上述代码中，`read_csv`函数用于读取CSV文件，并将结果存储在DataFrame对象`df`中。然后，你可以通过传递一个包含所需列名的列表来选择特定列。最后，通过打印`df_selected`，你可以查看所选的列数据。请确保替换`data.csv`为你实际的CSV文件路径，并将`column1`和`column2`替换为你需要的列名。

pd.read_csv 选择列

使用`pd.read_csv`函数读取CSV文件后，可以使用`[ ]`操作符选择特定的列。以下是一个示例：

import pandas as pd

# 从CSV文件读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 选择单个列
column1 = data['Column1']
# 或者
column1 = data.Column1

# 选择多个列
columns = data[['Column1', 'Column2']]

# 打印选择的列
print(column1)
print(columns)

在这个示例中，`data.csv`是一个包含多个列的CSV文件。`data`是一个DataFrame对象，我们可以使用`data['Column1']`或`data.Column1`来选择名为"Column1"的列。对于选择多个列，我们可以传递一个列名列表，例如`data[['Column1', 'Column2']]`。