python如何读取csv文件第二行第三行和第二列第四列 代码

可以使用 `pandas` 库读取 csv 文件，并通过 `iloc` 方法选择指定的行和列。

示例代码如下：

import pandas as pd

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

# 选择第 2 行、第 3 行和第 2 列、第 4 列的数据
subset = df.iloc[[1,2], [1,3]]

# 打印选中的数据
print(subset)

其中，`iloc` 方法中的第一个参数为选取的行的下标列表，第二个参数为选取的列的下标列表。注意，下标从 0 开始。

相关问题

用python读取csv文件，绘制折线图，第一列时间固定为x轴，第二列速度、第三列模式、第四列ID做y轴

以下是一个简单的示例代码，可以读取一个名为"test.csv"的csv文件，并将第一列作为x轴，第二列速度、第三列模式、第四列ID分别作为三条折线图的y轴。

import csv
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取csv文件
with open('test.csv', 'r') as csvfile:
    reader = csv.reader(csvfile)
    # 跳过第一行
    next(reader)
    # 初始化三个列表，分别存放速度、模式、ID数据
    speeds = []
    modes = []
    ids = []
    for row in reader:
        # 将第二列速度数据添加到speeds列表中
        speeds.append(float(row[1]))
        # 将第三列模式数据添加到modes列表中
        modes.append(float(row[2]))
        # 将第四列ID数据添加到ids列表中
        ids.append(float(row[3]))

# 绘制折线图
plt.plot(range(len(speeds)), speeds, label='speed')
plt.plot(range(len(modes)), modes, label='mode')
plt.plot(range(len(ids)), ids, label='ID')
# 设置x轴标签为时间，y轴标签为数据
plt.xlabel('time')
plt.ylabel('data')
# 显示图例
plt.legend()
# 显示图形
plt.show()

上述示例代码中使用了Python内置的csv模块来读取csv文件，使用了matplotlib库来绘制折线图。在绘制折线图时，通过range函数生成了x轴的坐标，将速度、模式、ID三个列表分别作为y轴数据，使用plt.plot函数绘制了三条折线图。最后，通过设置x轴标签、y轴标签和图例，以及调用plt.show函数来显示图形。

python遍历包含txt文件的文件夹，将将txt文件的个数从1到最后排序，将序号放在csv文件的第一列,txt文件的每行的第一个数放在csv的每行的第二列，若两行或两行以上则放置多个数在第二列以逗号隔开，每个txt文件的行数放在csv的第三列，每行的第六个数放在csv的第四列代码,为表格加入表头，第一列表头名为Id，第二列表头为class，第三列表头为number of classes,第四列表头为conf，第五列表头为result的代码，当第二列包含7或8且第三列大于等于2时将第五列标注为1，其余第五列标注为0的代码

以下是根据您的要求编写的代码：

import os
import csv

def process_txt_file(file_path):
    txt_data = []
    with open(file_path, 'r') as file:
        lines = file.readlines()
        for line in lines:
            line_data = line.strip().split()
            txt_data.append(line_data)
    return txt_data

def process_folder(folder_path):
    txt_files = [file for file in os.listdir(folder_path) if file.endswith(".txt")]
    txt_files.sort()
    
    csv_data = []
    for i, file in enumerate(txt_files):
        file_path = os.path.join(folder_path, file)
        txt_data = process_txt_file(file_path)

        id_value = i + 1
        class_values = []
        number_of_classes = len(txt_data)
        conf_value = None
        result_value = None

        for line_data in txt_data:
            class_values.append(line_data[0])
            if len(line_data) >= 6:
                conf_value = line_data[5]
        if '7' in class_values or '8' in class_values:
            if number_of_classes >= 2:
                result_value = 1
        else:
            result_value = 0

        csv_row = [id_value, ','.join(class_values), number_of_classes, conf_value, result_value]
        csv_data.append(csv_row)
    
    return csv_data

def save_to_csv(csv_data, csv_file_path):
    with open(csv_file_path, 'w', newline='') as file:
        writer = csv.writer(file)
        writer.writerow(['Id', 'class', 'number of classes', 'conf', 'result'])
        writer.writerows(csv_data)

folder_path = "path/to/folder"
csv_file_path = "path/to/output.csv"

csv_data = process_folder(folder_path)
save_to_csv(csv_data, csv_file_path)

您需要将 `"path/to/folder"` 替换为包含 txt 文件的文件夹的实际路径，并将 `"path/to/output.csv"` 替换为保存输出 csv 文件的实际路径。执行该代码将遍历文件夹中的 txt 文件，根据您的要求处理数据并将结果保存在 csv 文件中。