pd.read_csv读取第二张表
时间: 2023-10-18 10:27:53 浏览: 69
您可以使用 pandas 库中的 `read_csv()` 函数来读取第二张表。将文件路径传递给函数,并在`skiprows`参数中指定要跳过的行数。例如,如果要跳过第一张表的标题行和前两行的数据,可以这样使用:
```python
import pandas as pd
# 读取第二张表,跳过前两行
df = pd.read_csv('文件路径', skiprows=2)
# 打印读取的数据
print(df)
```
请替换 `'文件路径'` 为您实际的文件路径,并根据需要调整 `skiprows` 参数的值。这样,您就可以通过 `df` 变量访问读取的第二张表的数据了。
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t.datetime_column是哪张表的
抱歉,那个 SQL 语句中的 `t.datetime_column` 是一个子查询中的别名,表示原表的日期时间列,应该改为 `your_table.datetime_column`,即:
```
SELECT *
FROM your_table
WHERE datetime_column BETWEEN start_datetime AND end_datetime
AND TIME(datetime_column) IN (
SELECT MAX(TIME(datetime_column))
FROM your_table
WHERE DATE(datetime_column) = DATE(your_table.datetime_column)
GROUP BY DATE(datetime_column)
)
```
感谢您的指正,希望这个回答能够帮到您!如果您还有其他问题,请随时提出。