pandas提取不规整csv指定行指定列，csv文件有的行有两列数据，有的行有五列数据，每一行的数据个数不一定相同，这种csv文件如何读取

你可以使用pandas中的read_csv函数，并设置参数usecols和nrows来指定需要读取的列和行。同时使用参数error_bad_lines=False来忽略读取不规则行时出现的异常。例如：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('yourfile.csv', usecols=[0, 3, 4], nrows=10000, error_bad_lines=False)

这个例子中，我们指定只读取第0、3、4列，只读取前10000行，并且忽略掉不规则行造成的异常。

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pandas读取文件夹内csv数据指定行、列，内有中文

您好，我可以回答这个问题。使用pandas读取文件夹内的csv数据，可以使用pandas的read_csv函数，通过指定参数来选择读取的行和列。如果文件中有中文，可以使用encoding参数来指定编码格式，例如：df = pd.read_csv('folder/file.csv', usecols=[, 2, 4], nrows=10, encoding='utf-8')。其中，usecols参数指定要读取的列，nrows参数指定要读取的行数，encoding参数指定编码格式为utf-8。希望能对您有所帮助。

pandas如何提取每一行数据个数不同的csv文件中的指定行列

可以使用pandas的read_csv函数读取csv文件，然后使用dropna函数删除含有空值的行，最后使用iloc函数按照指定行和列提取数据。示例代码如下：

import pandas as pd

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

# 删除含有空值的行
df = df.dropna()

# 提取指定行和列的数据
data = df.iloc[row_index, col_index]

其中，row_index为你想要提取的行的索引，col_index为你想要提取的列的索引。注意，索引从0开始计数。例如，提取第一行和第二行，第三列和第四列的数据，可以将代码修改为：

data = df.iloc[[0,1],[2,3]]