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python pandas获取csv指定行 列的操作方法
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2021-01-20
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pandas获取csv指定行,列 house_info = pd.read_csv('house_info.csv') 1:取行的操作: house_info.loc[3:6]类似于python的切片操作 2:取列操作: house_info['price'] 这是读取csv文件时默认的第一行索引 3:取两列 house_info[['price',tradetypename']] 取多个列也是同理的,注意里面是一个list的列表,不然会报错误; 4:增加列: house_Info['adress_new']=list([.....]) 跟字典的操作有点类似; 5:对某一列除以他的最大值,
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python pandas获取获取csv指定行指定行 列的操作方法列的操作方法
pandas获取csv指定行,列
house_info = pd.read_csv('house_info.csv')
1:取行的操作:
house_info.loc[3:6]类似于python的切片操作
2:取列操作:
house_info['price'] 这是读取csv文件时默认的第一行索引
3:取两列
house_info[['price',tradetypename']] 取多个列也是同理的,注意里面是一个list的列表,不然会报错误;
4:增加列:
house_Info['adress_new']=list([.....]) 跟字典的操作有点类似;
5:对某一列除以他的最大值,这样可以得到一个0,1的数值范围,也就是一个简易的归一化操作;
house_info['price']/house_info['price'].max()
6:对列进行排序操作:
house_info.sorted_values('price',inplace=True,ascending=True) 这里的inplace表示再排序的时候是否生成一个新的dataframe 结
构,ascending=true表示升序,默认也是升序;还有一点应该注意的是:对于缺省值,(Nan)排序的时候会把他排在末尾;
7:如何获取缺省值,:
column_null = pd.isnull(column)
column_is_null_true = column[column_null]
总结总结
以上所述是小编给大家介绍的python pandas获取csv指定行 列的操作方法 ,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我
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