pandas读取csv指定列的内容写入txt文件固定位置。

可以按照以下步骤实现：

1. 使用pandas读取csv文件，指定需要提取的列。

import pandas as pd

# 读取csv文件，指定需要提取的列
df = pd.read_csv('data.csv', usecols=['column1', 'column2'])

2. 将提取的列内容写入txt文件。

# 将提取的列内容写入txt文件
with open('output.txt', 'w') as f:
    for row in df.iterrows():
        f.write('{} {}\n'.format(row[1]['column1'], row[1]['column2']))

其中，`with open('output.txt', 'w') as f:` 表示打开一个名为`output.txt`的文件进行写入操作，`'w'`表示以写入方式打开文件。`for row in df.iterrows():` 表示遍历`df`中的每一行数据，`row`为元组类型，`row[1]`表示该行数据，`['column1']`和`['column2']`表示需要提取的列。`f.write('{} {}\n'.format(row[1]['column1'], row[1]['column2']))` 表示将提取的列内容按照指定格式写入txt文件，`'\n'`表示换行符。

相关问题

pandas读取csv文件并在写入mysql数据库时与数据库去重

可以使用pandas库的drop_duplicates()方法实现去重功能，具体操作如下：

1. 使用pandas库的read_csv()方法读取csv文件，将数据存储在DataFrame对象中。

import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv')

2. 连接mysql数据库，将DataFrame对象写入数据库。

from sqlalchemy import create_engine
engine = create_engine('mysql+pymysql://user:password@localhost:3306/dbname')
df.to_sql('tablename', engine, if_exists='append', index=False)

其中，if_exists参数指定写入方式，append表示追加写入，如果已经存在则直接追加；replace表示替换写入，如果已经存在则先删除再写入；fail表示写入失败时不做任何操作。

3. 在写入数据库前，使用drop_duplicates()方法对DataFrame对象进行去重操作。

df.drop_duplicates(inplace=True)

其中，inplace参数为True表示在原DataFrame对象上进行修改，为False时返回一个新的DataFrame对象。

4. 完整代码如下：

import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine

# 读取数据
df = pd.read_csv('data.csv')

# 数据去重
df.drop_duplicates(inplace=True)

# 连接数据库并写入数据
engine = create_engine('mysql+pymysql://user:password@localhost:3306/dbname')
df.to_sql('tablename', engine, if_exists='append', index=False)

用pandas读取csv文件后如何将文件指定列的数据写入一个列表

可以使用 `pandas` 库中的 `read_csv` 函数读取 CSV 文件，并使用 `iloc` 属性选择需要的列，最后将其转换为列表。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

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

# 选择需要的列并转换为列表
your_column_list = df.iloc[:, your_column_index].tolist()

其中，`your_file.csv` 是你要读取的 CSV 文件名，`your_column_index` 是你要提取的列的索引，从 0 开始计数。`tolist()` 将选定的列转换为列表。