python數(shù)據(jù)處理之如何選取csv文件中某幾行的數(shù)據(jù)
更新時(shí)間：2019年09月02日 14:17:33 作者：櫻花城堡的小侍衛(wèi)
這篇文章主要給大家介紹了關(guān)于python數(shù)據(jù)處理之如何選取csv文件中某幾行的數(shù)據(jù)的相關(guān)資料，文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì)，對(duì)大家學(xué)習(xí)或者使用python具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值，需要的朋友們下面來一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧
前言
有些人看到這個(gè)問題覺得不是問題，是嘛，不就是df.col[]函數(shù)嘛，其實(shí)忽略了一個(gè)重點(diǎn)，那就是我們要省去把csv文件全部讀取這個(gè)過程，因?yàn)槿绻诿媾R億萬級(jí)別的大規(guī)模數(shù)據(jù)，得到的結(jié)果就是boom，boom，boom。
我們要使用一下現(xiàn)成的函數(shù)里面的參數(shù)nrows,和skiprows，一個(gè)代表你要讀幾行，一個(gè)代表你從哪開始讀，這就可以了，比如從第3行讀取4個(gè)
示例代碼
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'a':[1,2,3,4,5,6,7,8,9],'b':[22,33,44,55,66,77,88,99,10]})
df.to_csv('test.csv')
dt = pd.read_csv('test.csv',skiprows=5,nrows=3)
print(dt)
out:
4 5 66
0 5 6 77
1 6 7 88
2 7 8 99
3 8 9 10
就可以了，不過這個(gè)列頭不知道是怎么回事，順便如果想根據(jù)列值找index，可以參考下面的
然后
df = pd.DataFrame({'BoolCol': [1, 2, 3, 3, 4],'attr': [22, 33, 22, 44, 66]},
index=[10,20,30,40,50])
print(df)
a = df[(df.BoolCol==3)&(df.attr==22)].index.tolist()
print(a)
df = pd.DataFrame({'BoolCol': [1, 2, 3, 3, 4],'attr': [22, 33, 22, 44, 66]},
index=[10,20,30,40,50])
print(df)
a = df[(df.BoolCol==3)&(df.attr==22)].index.tolist()
print(a)
問題得到了解決
總結(jié)
以上就是這篇文章的全部?jī)?nèi)容了，希望本文的內(nèi)容對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值，謝謝大家對(duì)腳本之家的支持。
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