pythonpandas读取csv一列，pandas读取csv文件的某一行数据

Python怎么读取csv文件指定列为dataframe?

1、设置read_csv()的mangle_dupe_cols参数为True 重复的列将被指定为“X”、“X.1”、“X.N”，而不是“X”…“X”。如果列中有重复的名称，传入False将导致数据被覆盖。

2、import csvwith open(file_path， rb) as csv_file： data = list(csv.reader(csv_file))[1：] # 去掉首行的列名还有就是可以用Pandas这个库，dataframe有导入csv功能。

3、读取csv文件，用的是csv.reader()这个方法。返回结果是一个_csv.reader的对象，我们可以对这个对象进行遍历，输出每一行，某一行，或某一列。

4、下面是一个用 Notepad 打开的 CSV 文件。在Python 中从 CSV 文件里读取数据 现在让我们看看如何在 Python 中读取一个 CSV 文件。你可以用 Python 中的“pandas”库来加载数据。

5、在使用Pandas的read_csv()函数读取CSV文件时，可以使用encoding参数来指定编码格式。

6、CSV是英文Comma Separate Values（逗号分隔值）的缩写，文档的内容是由 “，” 分隔的一列列的数据构成的。在python数据处理中也经常用到。

相关问答

Q1: 用pandas导入csv表格后,怎么指定那一列是index

访问某一列可以通过b[state]和b.state这两种方法进行，但是输出的pandas里面的Series这种数据类型，因此b[state].index()返回Index([0，1]， dtype=object)。

可以看到 pandas将第一行处理为了列索引，同时由于表格中的第一格(左上角)不为空，因此从左侧开始的第一列并不为行索引，重新为数据添加了新的行索引，从第二行开始，0为初始第一行。

可以指定整个DataFrame或各个列的数据类型：pandas提供了多种方法来确保列仅包含一个dtype。例如，可以使用read_csv（）的converters参数：或者，可以在读取数据后使用to_numeric（）函数强进行类型转换。

删除一行或者一列时，用单引号指定索引，删除多行时用列表指定索引。 如果删除的是列索引，需要增加axis=1或axis=columns作为参数。 增加inplace=True作为参数，可以就地修改对象，不会返回新的对象。

sheetname=0 的意思是：读取xls文件中的第一个表格。（假设文件中有很多个表格）另外，也可以将文件转换成csv格式，就不需要这个参数了。

以 titanic 的例子，我们希望得到这样的表格：有三行，每行代表一个舱位级别；有两列，每列代表一个性别。此时需要用到 pivot_table 。 pivot_table 相当于把 groupby 的结果表示为二维表格。

Q2: python中列表csv文件,打开后怎么都在一列

1、用txt打开你的csv源文件里，看看单元格之间是用什么符号分割的，pandas默认是逗号‘，’分割的，你这个好像是空格分割的，试试这个代码df=pd.read_csv(.csv，sep=)。sep=，注意引号里面是个空格符哦。

2、首先你说的csv文件打开，应该是指的是用Excel来打开csv文件吧。用Excel来打开csv文件时，如果希望内容像Excel一样显示的话，对csv里面的格式是有要求的--- 用半角（英文输入模式下）的逗号作为分隔符。

3、选中第一列，再点菜单上面项的“数据”，里面有一个分列。

4、在账号右侧插入列。比如账号为K列，那在L列的K2位置输入：=MID(K2，1，LEN(K2)-1)这样账号后边的那个0就自动没有了。

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