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Bestimmte Spalten aus einer CSV-Datei mit dem CSV-Modul lesen: Eine umfassende Anleitung
Der Wunsch, CSV-Dateien zu analysieren und Daten aus bestimmten zu extrahieren Spalten sind eine häufige Aufgabe in der Datenanalyse. Um dieses Thema zu vertiefen, betrachten wir eine Beispiel-CSV-Datei:
ID | Name | Address | City | State | Zip | Phone | OPEID | IPEDS | 10 | C... | 130 W.. | Mo.. | AL... | 3.. | 334.. | 01023 | 10063 |
Angenommen, wir müssen nur die Spalten erfassen, die ID, Name, Postleitzahl und Telefon enthalten.
Verwendet das CSV-Modul
Anfangs bestand der Ansatz darin, jede Zeile mit row[column_number] zu durchlaufen. Diese Methode erwies sich jedoch als unwirksam. Stattdessen können wir die Lesemethode des CSV-Moduls verwenden und die gewünschten Spalten angeben:
import csv included_cols = [1, 2, 6, 7] with open(csv_file, 'rb') as csvfile: reader = csv.reader(csvfile, delimiter=' ') for row in reader: content = list(row[i] for i in included_cols) # Print the specific columns for each row print(content)
Dieser Code druckt die gewünschten Spalten für jede Zeile.
Wir stellen vor: Pandas
Während die obige Methode funktionsfähig ist, bietet die Pandas-Bibliothek eine elegantere Lösung für die Arbeit mit CSV-Dateien. Mit Pandas ist das Lesen einer CSV-Datei und das Speichern einer bestimmten Spalte in einer Variablen unkompliziert:
import pandas as pd # Read the CSV file into a DataFrame df = pd.read_csv(csv_file) # Save a specific column into a variable names = df['Name']
Fazit
So lesen Sie bestimmte Spalten aus einer CSV-Datei mithilfe von CSV-Modul, durchlaufen Sie die Zeilen und extrahieren Sie mithilfe des Listenverständnisses die gewünschten Spalten. Für eine umfassendere Lösung sollten Sie die Verwendung der Pandas-Bibliothek in Betracht ziehen, die eine benutzerfreundliche API für die Bearbeitung von CSV-Dateien bietet.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie lese ich bestimmte Spalten aus einer CSV-Datei mit dem CSV-Modul und Pandas?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!