如何使用pandas读取csv文件的指定列-创新互联

这篇文章将为大家详细讲解有关如何使用pandas读取csv文件的指定列，小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。

创新互联公司长期为近1000家客户提供的网站建设服务，团队从业经验10年，关注不同地域、不同群体，并针对不同对象提供差异化的产品和服务；打造开放共赢平台，与合作伙伴共同营造健康的互联网生态环境。为新泰企业提供专业的网站建设、成都网站设计，新泰网站改版等技术服务。拥有十年丰富建站经验和众多成功案例,为您定制开发。

之所以想实现读取前面的几列是因为我手头的一个csv文件恰好有后面几列没有可用数据，但是却一直存在着。原来的数据如下：

GreydeMac-mini:chapter06 greyzhang$ cat data.csv

1,name_01,coment_01,,,,
2,name_02,coment_02,,,,
3,name_03,coment_03,,,,
4,name_04,coment_04,,,,
5,name_05,coment_05,,,,
6,name_06,coment_06,,,,
7,name_07,coment_07,,,,
8,name_08,coment_08,,,,
9,name_09,coment_09,,,,
10,name_10,coment_10,,,,
11,name_11,coment_11,,,,
12,name_12,coment_12,,,,
13,name_13,coment_13,,,,
14,name_14,coment_14,,,,
15,name_15,coment_15,,,,
16,name_16,coment_16,,,,
17,name_17,coment_17,,,,
18,name_18,coment_18,,,,
19,name_19,coment_19,,,,
20,name_20,coment_20,,,,
21,name_21,coment_21,,,,

如果使用pandas读取出全部的数据，打印的时候会出现以下结果：

In [41]: data = pd.read_csv('data.csv')

In [42]: data
Out[42]: 
  1 name_01 coment_01 Unnamed: 3 Unnamed: 4 Unnamed: 5 Unnamed: 6
0 2 name_02 coment_02   NaN   NaN   NaN   NaN
1 3 name_03 coment_03   NaN   NaN   NaN   NaN
2 4 name_04 coment_04   NaN   NaN   NaN   NaN
3 5 name_05 coment_05   NaN   NaN   NaN   NaN
4 6 name_06 coment_06   NaN   NaN   NaN   NaN
5 7 name_07 coment_07   NaN   NaN   NaN   NaN
6 8 name_08 coment_08   NaN   NaN   NaN   NaN
7 9 name_09 coment_09   NaN   NaN   NaN   NaN
8 10 name_10 coment_10   NaN   NaN   NaN   NaN
9 11 name_11 coment_11   NaN   NaN   NaN   NaN
10 12 name_12 coment_12   NaN   NaN   NaN   NaN
11 13 name_13 coment_13   NaN   NaN   NaN   NaN
12 14 name_14 coment_14   NaN   NaN   NaN   NaN
13 15 name_15 coment_15   NaN   NaN   NaN   NaN
14 16 name_16 coment_16   NaN   NaN   NaN   NaN
15 17 name_17 coment_17   NaN   NaN   NaN   NaN
16 18 name_18 coment_18   NaN   NaN   NaN   NaN
17 19 name_19 coment_19   NaN   NaN   NaN   NaN
18 20 name_20 coment_20   NaN   NaN   NaN   NaN
19 21 name_21 coment_21   NaN   NaN   NaN   NaN

所说在学习的过程中这并不会给我带来什么障碍，但是在命令行终端界面呆久了总喜欢稍微清爽一点的风格。使用read_csv的参数usecols能够在一定程度上减少这种混乱感。

In [45]: data = pd.read_csv('data.csv',usecols=[0,1,2,3])

In [46]: data
Out[46]: 
  1 name_01 coment_01 Unnamed: 3
0 2 name_02 coment_02   NaN
1 3 name_03 coment_03   NaN
2 4 name_04 coment_04   NaN
3 5 name_05 coment_05   NaN
4 6 name_06 coment_06   NaN
5 7 name_07 coment_07   NaN
6 8 name_08 coment_08   NaN
7 9 name_09 coment_09   NaN
8 10 name_10 coment_10   NaN
9 11 name_11 coment_11   NaN
10 12 name_12 coment_12   NaN
11 13 name_13 coment_13   NaN
12 14 name_14 coment_14   NaN
13 15 name_15 coment_15   NaN
14 16 name_16 coment_16   NaN
15 17 name_17 coment_17   NaN
16 18 name_18 coment_18   NaN
17 19 name_19 coment_19   NaN
18 20 name_20 coment_20   NaN
19 21 name_21 coment_21   NaN

为了能够看到数据的“边界”，读取的时候显示了第一列无效的数据。正常的使用中，或许我们是想连上面结果中最后一列的信息也去掉的，那只需要在参数重去掉最后一列的列号。

In [47]: data = pd.read_csv('data.csv',usecols=[0,1,2])

In [48]: data
Out[48]: 
  1 name_01 coment_01
0 2 name_02 coment_02
1 3 name_03 coment_03
2 4 name_04 coment_04
3 5 name_05 coment_05
4 6 name_06 coment_06
5 7 name_07 coment_07
6 8 name_08 coment_08
7 9 name_09 coment_09
8 10 name_10 coment_10
9 11 name_11 coment_11
10 12 name_12 coment_12
11 13 name_13 coment_13
12 14 name_14 coment_14
13 15 name_15 coment_15
14 16 name_16 coment_16
15 17 name_17 coment_17
16 18 name_18 coment_18
17 19 name_19 coment_19
18 20 name_20 coment_20
19 21 name_21 coment_21

关于“如何使用pandas读取csv文件的指定列”这篇文章就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，使各位可以学到更多知识，如果觉得文章不错，请把它分享出去让更多的人看到。

另外有需要云服务器可以了解下创新互联scvps.cn，海内外云服务器15元起步，三天无理由+7*72小时售后在线，公司持有idc许可证，提供“云服务器、裸金属服务器、高防服务器、香港服务器、美国服务器、虚拟主机、免备案服务器”等云主机租用服务以及企业上云的综合解决方案，具有“安全稳定、简单易用、服务可用性高、性价比高”等特点与优势，专为企业上云打造定制，能够满足用户丰富、多元化的应用场景需求。

本文标题：如何使用pandas读取csv文件的指定列-创新互联
分享地址：http://cxhlcq.com/article/dcdpce.html