pandas操作csv常用功能pandas选取指定列

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pandas选取指定列

Pandas 获取列名原文链接：https://blog.csdn.net/lb521200200/article/details/123829793

批量替换整体替换：

批量替换自定义规则

pandas选取指定列

1，按照位置：

      import pandas as pd
      data = pd.read_csv()
      data = data.iloc[:, 0:3] # 按位置取某几列
  
 

2,按照指定列名：

      import pandas as pd
      df=pd.read_excel("职位明细329.xlsx")
      df1 = df[['用户ID','职位ID']]
  
 

Pandas 获取列名

原文链接：https://blog.csdn.net/lb521200200/article/details/123829793

      import pandas as pd
      from numpy.random import randint
      df = pd.DataFrame(columns=list('abcdefghij'))
      %timeit [column for column in df]
      %timeit list(df.columns.values)
      %timeit list(df)
      %timeit list(df.columns)
  
 

批量替换整体替换：

# 创建字典
dict = {"A":1, "B":2, "C":3}  # 其中ABC为原数据，123为替换数据

# 替换

pd['替换列'] = pd['替换列'].replace(dict)  # '替换列'为需要替换列字段

批量替换自定义规则

      def get_path(path):
          if 'imgs' in path:
              return os.path.dirname(label_file) + path
          else:
              return path
       df_label = pd.read_csv(label_file)
       columns= list(df_label.columns.values)
      if dtype == "train":
           data = df_label[(df_label['is_train'] == 1)]
      else:
           data = df_label[(df_label['is_train'] == 0)]
       imgs = data[columns[0]].apply(get_path)
       self.imgs.extend(imgs.values.tolist())
       id1_s=data[columns[1]]
       self.id1_s.extend(id1_s.values.astype(np.int64))
  
 

文章来源: blog.csdn.net，作者：AI视觉网奇，版权归原作者所有，如需转载，请联系作者。

原文链接：blog.csdn.net/jacke121/article/details/125810221