python pandas csv指定行列转txt

你可以使用 pandas 库的 `read_csv()` 函数来读取 csv 文件，然后使用 `iloc[]` 函数来选择指定的行列，最后使用 `to_csv()` 函数将结果保存为 txt 文件。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

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

# 选择指定的行列
selected = df.iloc[1:5, 2:4]

# 保存为 txt 文件
selected.to_csv('result.txt', sep='\t', index=False)

在上面的代码中，`read_csv()` 函数用来读取 csv 文件，`iloc[]` 函数选择第 2~5 行和第 3~4 列的数据，`to_csv()` 函数将结果保存为 txt 文件，并且使用制表符作为分隔符，不包含行索引。

相关问题

python检索csv数据指定行列

### 回答1：
在Python中，我们可以使用pandas库来检索csv数据中的指定行和列。首先，我们需要导入pandas库：

import pandas as pd

然后，我们可以使用`read_csv`函数来读取csv文件并将其存储为一个pandas的DataFrame对象：

data = pd.read_csv('data.csv')

接下来，我们可以使用`iloc`函数来指定要检索的行和列。`iloc`函数需要传入两个参数，第一个参数是要检索的行的范围，第二个参数是要检索的列的范围。行和列的范围都可以用冒号来表示全部行或全部列。

例如，如果我们想检索第2行到第5行的所有列，我们可以使用以下代码：

subset = data.iloc[1:5, :]

如果我们只想检索第3列和第4列的所有行，我们可以使用以下代码：

subset = data.iloc[:, 2:4]

如果我们只想检索第3行和第4行的第2列和第4列，我们可以使用以下代码：

subset = data.iloc[2:4, [1, 3]]

最后，将`subset`对象打印出来，即可看到我们检索到的特定行和列的数据。

希望以上信息能帮到你。

### 回答2：
在Python中，要检索CSV文件中的指定行列可以使用`csv`模块来实现。首先，我们需要导入`csv`模块：

import csv

然后，我们可以使用`open()`函数打开CSV文件，并将其读入到一个`csv.reader`对象中：

with open('data.csv', 'r') as file:
    csv_reader = csv.reader(file)

接下来，我们可以使用`next()`函数跳过CSV文件的标题行，如果有的话：

next(csv_reader)

然后，我们可以使用`for`循环遍历每一行数据，并使用索引来获取指定的行和列数据。例如，如果我们想获取第3行第2列的数据，可以这样做：

row_index = 2
col_index = 1

for i, row in enumerate(csv_reader):
    if i == row_index:
        data = row[col_index]
        print(data)

这样就可以打印出指定行列的数据。

另外，如果我们想检索多行或多列的数据，可以使用嵌套的`for`循环。例如，如果我们想获取第1行到第3行的第2列的数据，可以这样做：

start_row = 0
end_row = 2
col_index = 1

for i, row in enumerate(csv_reader):
    if start_row <= i <= end_row:
        data = row[col_index]
        print(data)

这样就可以打印出指定行范围和列的数据。

以上就是使用Python检索CSV数据指定行列的基本方法。请注意，在实际使用中，可能需要根据具体的CSV文件格式和数据结构进行适当的调整和处理。

### 回答3：
要使用Python检索CSV数据中的指定行列，可以使用pandas库。首先，需要安装pandas库，可以使用以下命令在终端中安装：

pip install pandas

安装完成后，可以使用以下代码来实现检索CSV数据中的指定行列：

import pandas as pd

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

# 检索指定的行和列
selected_data = data.iloc[row_index, column_index]

# 显示检索结果
print(selected_data)

在上述代码中，`data.csv`是CSV文件的文件路径。通过`pd.read_csv()`函数读取CSV文件并保存到`data`变量中。`row_index`和`column_index`是需要检索的行和列的索引。其中，索引从0开始计数。

使用`data.iloc[row_index, column_index]`语法可以检索指定的行和列。`iloc`是pandas的一个函数，用于按照整数位置进行索引。检索结果将保存在`selected_data`变量中。

最后，使用`print(selected_data)`将检索结果打印出来。

以上就是使用Python检索CSV数据中指定行列的方法。注意，在使用pandas之前确保已经安装了该库。

python 在csv读取指定行列

要在Python中从CSV文件中读取特定行和列，可以使用pandas库。

首先，导入pandas库并使用read_csv函数读取CSV文件：

import pandas as pd

df = pd.read_csv("file.csv")

然后，使用iloc函数选择特定行和列。例如，要选择第3行和第5列，可以使用以下代码：

value = df.iloc[2,4]

这将返回第3行和第5列的值。请注意，行和列的索引从0开始。如果要选择多个行和列，请使用切片。

例如，要选择第2到第4行和第3到第5列，请使用以下代码：

values = df.iloc[1:4, 2:5]

这将返回一个DataFrame，其中包含选择的行和列。