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用 pandas 按照列数索引,读取csv文件某一列的值并将其储存在一个列表中,写出具体程序

时间: 2023-02-12 16:07:43 浏览: 141
``` import pandas as pd # 读取 CSV 文件 data = pd.read_csv('文件路径.csv') # 按照列数索引读取某一列的值 column_values = data['列名'].tolist() # 将读取的值储存在一个列表中 values_list = column_values ``` 注意: - '文件路径.csv' 替换成你的 csv 文件路径 - '列名' 替换成你想要读取的列名 - 代码中的 values_list 就是读取的值存储在一个列表中的变量,可以根据需要更改变量名。
相关问题

pandas通过列索引读取csv文件某列

可以使用`pandas`库的`read_csv()`函数读取CSV文件,并通过列索引读取某列。可以使用`usecols`参数指定需要读取的列,如下所示: ```python import pandas as pd # 读取CSV文件并指定需要读取的列 df = pd.read_csv('example.csv', usecols=['column_name']) ``` 其中,`example.csv`是需要读取的CSV文件的文件名,`column_name`是需要读取的列的列名。如果需要读取多列,可以将列名放在一个列表中,例如: ```python import pandas as pd # 读取CSV文件并指定需要读取的多列 df = pd.read_csv('example.csv', usecols=['column_name1', 'column_name2']) ``` 这样就可以通过列索引读取CSV文件中的某列或多列了。

pandas读取csv文件中的某一列

使用pandas的read_csv函数读取csv文件,然后使用DataFrame的列索引方式获取某一列数据。 示例代码: ``` import pandas as pd # 读取csv文件 df = pd.read_csv('data.csv') # 获取某一列数据 col_data = df['column_name'] # 打印结果 print(col_data) ``` 其中,'data.csv'是csv文件的路径,'column_name'是要获取的列的列名。如果需要获取多列数据,可以传入一个列名列表,例如: ``` col_data = df[['column_name1', 'column_name2']] ``` 这样就可以同时获取'column_name1'和'column_name2'这两列数据。
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