使用pandas读取csv文件的指定列方法


Posted in Python onApril 21, 2018

根据教程实现了读取csv文件前面的几行数据,一下就想到了是不是可以实现前面几列的数据。经过多番尝试总算试出来了一种方法。

之所以想实现读取前面的几列是因为我手头的一个csv文件恰好有后面几列没有可用数据,但是却一直存在着。原来的数据如下:

GreydeMac-mini:chapter06 greyzhang$ cat data.csv

1,name_01,coment_01,,,,
2,name_02,coment_02,,,,
3,name_03,coment_03,,,,
4,name_04,coment_04,,,,
5,name_05,coment_05,,,,
6,name_06,coment_06,,,,
7,name_07,coment_07,,,,
8,name_08,coment_08,,,,
9,name_09,coment_09,,,,
10,name_10,coment_10,,,,
11,name_11,coment_11,,,,
12,name_12,coment_12,,,,
13,name_13,coment_13,,,,
14,name_14,coment_14,,,,
15,name_15,coment_15,,,,
16,name_16,coment_16,,,,
17,name_17,coment_17,,,,
18,name_18,coment_18,,,,
19,name_19,coment_19,,,,
20,name_20,coment_20,,,,
21,name_21,coment_21,,,,

如果使用pandas读取出全部的数据,打印的时候会出现以下结果:

In [41]: data = pd.read_csv('data.csv')

In [42]: data
Out[42]: 
  1 name_01 coment_01 Unnamed: 3 Unnamed: 4 Unnamed: 5 Unnamed: 6
0 2 name_02 coment_02   NaN   NaN   NaN   NaN
1 3 name_03 coment_03   NaN   NaN   NaN   NaN
2 4 name_04 coment_04   NaN   NaN   NaN   NaN
3 5 name_05 coment_05   NaN   NaN   NaN   NaN
4 6 name_06 coment_06   NaN   NaN   NaN   NaN
5 7 name_07 coment_07   NaN   NaN   NaN   NaN
6 8 name_08 coment_08   NaN   NaN   NaN   NaN
7 9 name_09 coment_09   NaN   NaN   NaN   NaN
8 10 name_10 coment_10   NaN   NaN   NaN   NaN
9 11 name_11 coment_11   NaN   NaN   NaN   NaN
10 12 name_12 coment_12   NaN   NaN   NaN   NaN
11 13 name_13 coment_13   NaN   NaN   NaN   NaN
12 14 name_14 coment_14   NaN   NaN   NaN   NaN
13 15 name_15 coment_15   NaN   NaN   NaN   NaN
14 16 name_16 coment_16   NaN   NaN   NaN   NaN
15 17 name_17 coment_17   NaN   NaN   NaN   NaN
16 18 name_18 coment_18   NaN   NaN   NaN   NaN
17 19 name_19 coment_19   NaN   NaN   NaN   NaN
18 20 name_20 coment_20   NaN   NaN   NaN   NaN
19 21 name_21 coment_21   NaN   NaN   NaN   NaN

所说在学习的过程中这并不会给我带来什么障碍,但是在命令行终端界面呆久了总喜欢稍微清爽一点的风格。使用read_csv的参数usecols能够在一定程度上减少这种混乱感。

In [45]: data = pd.read_csv('data.csv',usecols=[0,1,2,3])

In [46]: data
Out[46]: 
  1 name_01 coment_01 Unnamed: 3
0 2 name_02 coment_02   NaN
1 3 name_03 coment_03   NaN
2 4 name_04 coment_04   NaN
3 5 name_05 coment_05   NaN
4 6 name_06 coment_06   NaN
5 7 name_07 coment_07   NaN
6 8 name_08 coment_08   NaN
7 9 name_09 coment_09   NaN
8 10 name_10 coment_10   NaN
9 11 name_11 coment_11   NaN
10 12 name_12 coment_12   NaN
11 13 name_13 coment_13   NaN
12 14 name_14 coment_14   NaN
13 15 name_15 coment_15   NaN
14 16 name_16 coment_16   NaN
15 17 name_17 coment_17   NaN
16 18 name_18 coment_18   NaN
17 19 name_19 coment_19   NaN
18 20 name_20 coment_20   NaN
19 21 name_21 coment_21   NaN

为了能够看到数据的“边界”,读取的时候显示了第一列无效的数据。正常的使用中,或许我们是想连上面结果中最后一列的信息也去掉的,那只需要在参数重去掉最后一列的列号。

In [47]: data = pd.read_csv('data.csv',usecols=[0,1,2])

In [48]: data
Out[48]: 
  1 name_01 coment_01
0 2 name_02 coment_02
1 3 name_03 coment_03
2 4 name_04 coment_04
3 5 name_05 coment_05
4 6 name_06 coment_06
5 7 name_07 coment_07
6 8 name_08 coment_08
7 9 name_09 coment_09
8 10 name_10 coment_10
9 11 name_11 coment_11
10 12 name_12 coment_12
11 13 name_13 coment_13
12 14 name_14 coment_14
13 15 name_15 coment_15
14 16 name_16 coment_16
15 17 name_17 coment_17
16 18 name_18 coment_18
17 19 name_19 coment_19
18 20 name_20 coment_20
19 21 name_21 coment_21

以上这篇使用pandas读取csv文件的指定列方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持三水点靠木。

Python 相关文章推荐
pymongo实现多结果进行多列排序的方法
May 16 Python
Python中的rjust()方法使用详解
May 19 Python
详解Python的Flask框架中生成SECRET_KEY密钥的方法
Jun 07 Python
python 计算数组中每个数字出现多少次--“Bucket”桶的思想
Dec 19 Python
为什么选择python编程语言入门黑客攻防 给你几个理由!
Feb 02 Python
tensorflow训练中出现nan问题的解决
Feb 10 Python
pandas按若干个列的组合条件筛选数据的方法
Apr 11 Python
新年快乐! python实现绚烂的烟花绽放效果
Jan 30 Python
Python3实现的判断回文链表算法示例
Mar 08 Python
django数据关系一对多、多对多模型、自关联的建立
Jul 24 Python
Python实现上下文管理器的方法
Aug 07 Python
一篇文章搞懂python的转义字符及用法
Sep 03 Python
Python 3.7新功能之dataclass装饰器详解
Apr 21 #Python
pandas or sql计算前后两行数据间的增值方法
Apr 20 #Python
对pandas进行数据预处理的实例讲解
Apr 20 #Python
pandas 两列时间相减换算为秒的方法
Apr 20 #Python
详谈pandas中agg函数和apply函数的区别
Apr 20 #Python
Python使用pip安装pySerial串口通讯模块
Apr 20 #Python
pandas apply 函数 实现多进程的示例讲解
Apr 20 #Python
You might like
如何对PHP程序中的常见漏洞进行攻击
2006/10/09 PHP
使用PHP生成二维码的两种方法(带logo图像)
2014/03/14 PHP
对PHP语言认识上需要避免的10大误区
2014/06/12 PHP
javascript写的异步加载js文件函数(支持数组传参)
2014/06/07 Javascript
js格式化输入框内金额、银行卡号
2016/02/01 Javascript
浅析JavaScript中命名空间namespace模式
2016/06/22 Javascript
移动端 一个简单易懂的弹出框
2016/07/06 Javascript
微信小程序开发(二)图片上传+服务端接收详解
2017/01/11 Javascript
详解Angularjs 如何自定义Img的ng-load 事件
2017/02/15 Javascript
bootstrap suggest下拉框使用详解
2017/04/10 Javascript
JS获取一个表单字段中多条数据并转化为json格式
2017/10/17 Javascript
JS实现为动态添加的元素增加事件功能示例【基于事件委托】
2018/03/21 Javascript
vuejs使用axios异步访问时用get和post的实例讲解
2018/08/09 Javascript
vue click.stop阻止点击事件继续传播的方法
2018/09/04 Javascript
jQuery实现的五星点评功能【案例】
2019/02/18 jQuery
Vue CLI 2.x搭建vue(目录最全分析)
2019/02/27 Javascript
JS实现继承的几种常用方式示例
2019/06/22 Javascript
5分钟快速看懂ES6中的反射与代理
2019/12/19 Javascript
JavaScript中的Proxy对象
2020/11/27 Javascript
python批量修改文件后缀示例代码分享
2013/12/24 Python
Python正则表达式实现简易计算器功能示例
2019/05/07 Python
python datetime中strptime用法详解
2019/08/29 Python
Python 利用OpenCV给照片换底色的示例代码
2020/08/03 Python
Monnier Frères美国官网:法国知名奢侈品网站
2016/11/22 全球购物
三个儿子教学反思
2014/02/03 职场文书
2014全国两会大学生学习心得体会
2014/03/10 职场文书
安全生产月演讲稿
2014/05/09 职场文书
三八红旗手先进事迹材料
2014/05/13 职场文书
2014年安全生产工作总结
2014/11/13 职场文书
律师催款函范文
2015/06/24 职场文书
2015小学师德工作总结
2015/07/21 职场文书
养成教育工作总结
2015/08/13 职场文书
施工安全责任协议书
2016/03/23 职场文书
详解Java实践之建造者模式
2021/06/18 Java/Android
JS封装cavans多种滤镜组件
2022/02/15 Javascript
jdbc中自带MySQL 连接池实践示例
2022/07/23 MySQL