python - 在pandas中选择csv文件中的一些列

Question

我必须从 Python 中的 csv 文件中读取一些列/行。我想使用 Pandas，但我无法做到这一点: 阅读数字 8 和数字 11(包括)之间的列以及数字 25 和 30 之间的行。 我已经在这里看到了

How to use pandas to select certain columns in csv file

但到目前为止它对我没有帮助。 感谢您的帮助。

import pandas as pd
df = pd.read_csv('panels.csv' , usecols = ['col1','col2'])
df

Answer 1

使用numpy.r_对于连接索引:

df = pd.read_csv('panels.csv' , usecols = ['col1','col2'])

df = df.iloc[np.r_[8:12, 25:31]]

或者，如果只想使用iloc函数来按位置进行搜索是必要的 Index.get_indexer对于列名称的位置:

df = pd.read_csv('panels.csv')

df = df.iloc[np.r_[8:12, 25:31], df.columns.get_indexer(['col1','col2'])]

<小时/>

示例:

np.random.seed(2019)
df = pd.DataFrame(np.random.randint(10, size=(35, 3)), columns=['col1','col2', 'col3'])
df.to_csv('panels.csv', index=False)

<小时/>

df1 = pd.read_csv('panels.csv' , usecols = ['col1','col2'])

df1 = df1.iloc[np.r_[8:12, 25:31]]
print (df1)
    col1  col2
8      6     6
9      1     3
10     0     2
11     1     8
25     7     0
26     9     0
27     2     9
28     4     7
29     0     5
30     4     1

<小时/>

df2 = pd.read_csv('panels.csv')

df2 = df2.iloc[np.r_[8:12, 25:31], df2.columns.get_indexer(['col1','col2'])]
print (df2)
    col1  col2
8      6     6
9      1     3
10     0     2
11     1     8
25     7     0
26     9     0
27     2     9
28     4     7
29     0     5
30     4     1

<小时/>

df3 = pd.read_csv('panels.csv')

df3 = df3.loc[df3.index[np.r_[8:12, 25:31]], ['col1','col2']]
print (df3)
    col1  col2
8      6     6
9      1     3
10     0     2
11     1     8
25     7     0
26     9     0
27     2     9
28     4     7
29     0     5
30     4     1