Pandas 使用Pandas.read_csv来读取特定列的数据

在本文中，我们将介绍如何使用Pandas.read_csv来读取特定列的数据。Pandas是一个基于NumPy的开源Python库，提供数据结构和数据分析工具以处理大数据集。

阅读更多：Pandas 教程

什么是Pandas.read_csv？

Pandas.read_csv()是Pandas库中一个用于读取CSV文件的函数。CSV文件通常以逗号分隔的形式存储数据。read_csv()可以将CSV文件或URL转换为DataFrame对象，这是Pandas库的一个数据结构。Pandas.read_csv()有许多参数，但我们主要关注如何使用它来读取特定列的数据。

读取特定列的数据

要读取CSV文件中的特定列，我们可以使用Pandas.read_csv()函数中的usecols参数。usecols参数接受一个列表，列表中包含要读取的列的名称或列的索引。下面是一个简单的示例：

import pandas as pd

# 读取'employee.csv'文件，并只保留'name'和'id'列
df = pd.read_csv('employee.csv', usecols=['name', 'id'])
print(df)

在此示例中，我们只读取了“name”和“id”两列，并将结果存储在DataFrame对象df中。在下面的示例中，我们只读取CSV文件中的第3列和第5列：

import pandas as pd

# 读取'data.csv'文件，并只保留第3和第5列
df = pd.read_csv('data.csv', usecols=[2, 4])
print(df)

你可以在usecols参数中指定要读取的列的名称或列的索引。你还可以使用range()函数来指定数据范围以读取特定列。

# 读取'data.csv'文件，并只保留第3到第5列
df = pd.read_csv('data.csv', usecols=range(2, 5))
print(df)

将所有列除了指定列读入

如果我们只需要保留CSV文件中少数列，通常情况下，可以使用usecols参数来实现。但是，如果你需要读取的列较多，usecols参数将变得不太实用。相反，我们可以读取CSV文件的所有列，然后使用Pandas.DataFrame.drop()函数来删除我们不需要的列。

import pandas as pd

# 读取'data.csv'文件，并删除第2和第4列
df = pd.read_csv('data.csv')
df = df.drop(['column2', 'column4'], axis=1)
print(df)

在下面的示例中，我们删除“column1”和“column3”的列，但保留CSV文件的所有其他列。

# 读取'data.csv'文件，并保留除'column1'和'column3'列之外的所有列
df = pd.read_csv('data.csv')
df = df.drop(['column1', 'column3'], axis=1)
print(df)

总结

通过使用Pandas.read_csv()函数中的usecols参数和Pandas.DataFrame.drop()方法，我们可以轻松读取CSV文件中的特定列或不需要的列。这可以提高数据分析的效率，因为我们只处理我们需要的数据。希望这篇文章能帮助你更好地理解，并充分利用Pandas库中的这些方法。