Maison  >  Article  >  développement back-end  >  Comment lire des colonnes spécifiques à partir d'un fichier CSV sans en-têtes dans Pandas ?

Comment lire des colonnes spécifiques à partir d'un fichier CSV sans en-têtes dans Pandas ?

Mary-Kate Olsen
Mary-Kate Olsenoriginal
2024-11-03 16:12:03809parcourir

How to Read Specific Columns from a CSV File Without Headers in Pandas?

Lecture des données de tableau dans des pandas sans en-têtes

Lorsque vous travaillez avec des données dans un format tabulaire, tel qu'un fichier CSV, cela peut être nécessaire pour lire des colonnes spécifiques sans la présence d'en-têtes. Grâce à Pandas, une puissante bibliothèque Python pour la manipulation de données, cela peut être réalisé en employant une combinaison d'options.

Pour lire un sous-ensemble de colonnes d'un fichier CSV sans en-têtes, vous pouvez utiliser la fonction read_csv() avec les paramètres suivants :

  • header=Aucun : Ce paramètre précise que le fichier CSV ne contient aucun en-tête row.
  • usecols=[column_indices] : Ce paramètre permet de sélectionner des colonnes spécifiques en fournissant une liste des indices de colonnes souhaités (à partir de 0).

Par exemple, pour lisez uniquement les 4ème et 7ème colonnes d'un fichier CSV sans en-têtes nommé data.csv, vous utiliseriez ce qui suit code :

<code class="python">import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv', header=None, usecols=[3, 6])</code>

Ce code créera un DataFrame df contenant uniquement les 4ème et 7ème colonnes du fichier CSV. Il est important de noter que dans ce scénario, les colonnes seront nommées 0, 1, ..., n.

Pour en savoir plus sur l'utilisation de fichiers CSV sans en-tête dans Pandas, vous pouvez vous référer à la documentation officielle.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

Déclaration:
Le contenu de cet article est volontairement contribué par les internautes et les droits d'auteur appartiennent à l'auteur original. Ce site n'assume aucune responsabilité légale correspondante. Si vous trouvez un contenu suspecté de plagiat ou de contrefaçon, veuillez contacter admin@php.cn