python读取csv文件的某一列并生成列表
时间: 2023-03-30 20:03:44 浏览: 1001
可以使用 pandas 库来读取 csv 文件,并使用 iloc 函数来选择某一列,最后将其转换为列表。示例代码如下:
```python
import pandas as pd
# 读取 csv 文件
df = pd.read_csv('file.csv')
# 选择某一列并转换为列表
column_list = df.iloc[:, 2].tolist() # 选择第三列,索引从 开始
```
其中,`iloc[:, 2]` 表示选择所有行(`:`),第三列(索引为 2)的数据。`tolist()` 函数将其转换为列表。
相关问题
python读取csv文件统计某一列各类的总数并画雷达图
可以使用pandas库读取csv文件,并使用matplotlib库绘制雷达图。具体步骤如下:
1. 导入所需库
```python
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from math import pi
```
2. 读取csv文件
假设csv文件名为data.csv,其中包含多列数据,需要统计第二列(假设为'category')各类的总数。可以使用pandas库的read_csv函数读取csv文件,并使用value_counts函数统计各类的总数。
```python
df = pd.read_csv('data.csv')
category_counts = df['category'].value_counts()
```
3. 绘制雷达图
使用matplotlib库的pyplot子模块绘制雷达图。首先需要计算每个类别在总数中的占比。然后,定义雷达图的角度、类别数量、坐标轴范围、坐标轴标签等参数。最后,使用plot函数绘制雷达图。
```python
# 计算每个类别在总数中的占比
total = category_counts.sum()
category_proportions = [count/total for count in category_counts]
# 定义雷达图的角度、类别数量、坐标轴范围、坐标轴标签等参数
angles = [n/float(len(category_counts)) * 2 * pi for n in range(len(category_counts))]
angles += angles[:1]
ax = plt.subplot(111, polar=True)
plt.xticks(angles[:-1], category_counts.index, color='grey', size=8)
ax.set_rlabel_position(0)
plt.yticks([0.25, 0.5, 0.75], ["0.25", "0.5", "0.75"], color="grey", size=7)
plt.ylim(0, 1)
# 使用plot函数绘制雷达图
ax.plot(angles, category_proportions, linewidth=1, linestyle='solid')
ax.fill(angles, category_proportions, 'b', alpha=0.1)
plt.show()
```
这段代码会生成一个雷达图,其中每个顶点代表一个类别,每条边代表一种类别的占比。雷达图中心表示占比为0,最外围表示占比为1。
python删除csv文件某一列空缺值得某一行
你可以使用Python中的csv模块来删除CSV文件中的某一列或某一行的空缺值。下面是一个示例代码:
```python
import csv
# 读取CSV文件
with open('example.csv', 'r') as csvfile:
reader = csv.reader(csvfile)
# 获取CSV文件的头部
header = next(reader)
# 获取要删除的列的索引
column_index = header.index('column_name')
# 创建一个新的CSV文件
with open('output.csv', 'w', newline='') as outfile:
writer = csv.writer(outfile)
# 写入新的头部
writer.writerow(header)
# 遍历原始CSV文件中的所有行
for row in reader:
# 如果该行的指定列为空缺值,则跳过该行
if row[column_index] == "":
continue
# 写入新的行
writer.writerow(row)
```
在这个示例代码中,你需要将`example.csv`替换为你的CSV文件的文件名,将`column_name`替换为你要删除空缺值的列的列名。然后,执行代码后,将会生成一个名为`output.csv`的新CSV文件,其中已经删除了指定列中的空缺值。
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