CSV 모듈을 사용하여 CSV 파일의 특정 열에서 데이터 추출
CSV 파일 작업 시 데이터를 추출해야 하는 경우가 많습니다. 특정 열에서만. CSV 모듈을 사용하여 이를 달성하려면 라이브러리가 데이터 검색을 처리하는 방법을 이해하는 것이 중요합니다.
제공된 코드 샘플에서 특정 열에 액세스하려는 시도는 row[i] 구문을 통해 이루어집니다. 여기서 i는 열 번호. 그러나 잘못된 접근으로 인해 결과가 예상과 다릅니다.
올바른 방법은 for 루프 내에 print 문을 포함시키는 것입니다. 다음 수정된 코드는 이를 보여줍니다.
import csv included_cols = [1, 2, 6, 7] with open("csv_file.csv") as csvfile: reader = csv.reader(csvfile, delimiter=",") for row in reader: content = list(row[i] for i in included_cols) print(content) # Include the print statement within the loop to display each row
이제 수정된 코드는 각 행에 대해 원하는 열의 값을 인쇄합니다.
그러나 다음을 사용하는 대체 접근 방식을 언급할 가치가 있습니다. CSV 파일 처리를 단순화하는 pandas 라이브러리. Pandas를 사용하면 쉽게 CSV 파일을 읽고 특정 열을 변수로 추출할 수 있습니다.
import pandas as pd df = pd.read_csv("csv_file.csv") names = df["Name"] # Use df['column_name'] to extract a specific column into a variable
Pandas 라이브러리는 구조화된 데이터 작업을 위한 다양한 도구 세트를 제공하므로 CSV 파일 처리에 권장됩니다. 효과적으로.
위 내용은 CSV 모듈을 사용하여 CSV 파일의 특정 열에서 데이터를 추출하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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Toresolvea "permissionDenied"오류가 발생할 때 오류가 발생합니다.

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Numpy에서 전체 배열의 수학적 작업은 벡터화 된 작업을 통해 효율적으로 구현 될 수 있습니다. 1) 추가 (ARR 2)와 같은 간단한 연산자를 사용하여 배열에서 작업을 수행하십시오. 2) Numpy는 기본 C 언어 라이브러리를 사용하여 컴퓨팅 속도를 향상시킵니다. 3) 곱셈, 분할 및 지수와 같은 복잡한 작업을 수행 할 수 있습니다. 4) 배열 모양이 호환되도록 방송 작업에주의를 기울이십시오. 5) NP.Sum ()과 같은 Numpy 함수를 사용하면 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다.

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