pd.read_csv选择读入列数
时间: 2024-04-16 12:23:25 浏览: 128
在使用`pd.read_csv`函数读取CSV文件时,可以通过指定`usecols`参数来选择读入的列数。`usecols`参数可以接受一个列表或者一个函数作为输入。
如果传入一个列表,列表中的元素可以是列名或者列索引,表示只读取指定的列。例如,如果你只想读取CSV文件中的"列1"和"列3",可以这样设置`usecols`参数:
```python
import pandas as pd
data = pd.read_csv('data.csv', usecols=['列1', '列3'])
```
如果传入一个函数,函数会被应用到CSV文件的每一列上,返回值为True的列会被读取。例如,如果你只想读取列名以"列"开头的列,可以这样设置`usecols`参数:
```python
import pandas as pd
data = pd.read_csv('data.csv', usecols=lambda column: column.startswith('列'))
```
这样就只会读取以"列"开头的列。
相关问题
pd.read_csv读入int
pd.read_csv函数可以读取int类型的数据,可以通过converters参数指定将某列数据转换为int类型。例如,可以使用以下代码将列“编号”转换为int类型:
```python
pd.read_csv(file_path, converters={"编号": lambda x: int(x)})
```
注意,在lambda函数中使用int将字符串转换为int类型。
简答题:pd.read_csv读入csv文件的时候怎样设置相对路径?
在Pandas库中,`pd.read_csv()`函数读取CSV文件时,如果你想要指定相对路径,可以直接将文件名或路径作为参数传递。假设你的CSV文件位于与Python脚本在同一目录下,你可以这样做:
```python
import pandas as pd
data = pd.read_csv('filename.csv')
```
如果文件位于其他子目录,你需要提供相对于脚本位置的路径。例如,如果文件在名为"data"的子目录里,可以写:
```python
data = pd.read_csv('data/filename.csv')
```
在这种情况下,`data`是一个包含CSV数据的DataFrame对象。
如果你想基于项目根目录而不是Python脚本所在目录,可以使用`os.getcwd()`获取当前工作目录,然后添加相对路径:
```python
import os
import pandas as pd
current_dir = os.getcwd()
csv_file_path = os.path.join(current_dir, 'data', 'filename.csv')
data = pd.read_csv(csv_file_path)
```
这里的`os.path.join()`用于拼接路径组件,确保路径分隔符正确。
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