使用pandas读取csv文件-木庄网络博客

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下面为大家分享一篇使用pandas读取csv文件的指定列方法，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起过来看看吧

根据教程实现了读取csv文件前面的几行数据，一下就想到了是不是可以实现前面几列的数据。经过多番尝试总算试出来了一种方法。

之所以想实现读取前面的几列是因为我手头的一个csv文件恰好有后面几列没有可用数据，但是却一直存在着。原来的数据如下：

GreydeMac-mini:chapter06 greyzhang$ cat data.csv

1,name_01,coment_01,,,,
2,name_02,coment_02,,,,
3,name_03,coment_03,,,,
4,name_04,coment_04,,,,
5,name_05,coment_05,,,,
6,name_06,coment_06,,,,
7,name_07,coment_07,,,,
8,name_08,coment_08,,,,
9,name_09,coment_09,,,,
10,name_10,coment_10,,,,
11,name_11,coment_11,,,,
12,name_12,coment_12,,,,
13,name_13,coment_13,,,,
14,name_14,coment_14,,,,
15,name_15,coment_15,,,,
16,name_16,coment_16,,,,
17,name_17,coment_17,,,,
18,name_18,coment_18,,,,
19,name_19,coment_19,,,,
20,name_20,coment_20,,,,
21,name_21,coment_21,,,,

如果使用pandas读取出全部的数据，打印的时候会出现以下结果：

In [41]: data = pd.read_csv('data.csv')

In [42]: data
Out[42]: 
  1 name_01 coment_01 Unnamed: 3 Unnamed: 4 Unnamed: 5 Unnamed: 6
2 name_02 coment_02   NaN   NaN   NaN   NaN
3 name_03 coment_03   NaN   NaN   NaN   NaN
4 name_04 coment_04   NaN   NaN   NaN   NaN
5 name_05 coment_05   NaN   NaN   NaN   NaN
6 name_06 coment_06   NaN   NaN   NaN   NaN
7 name_07 coment_07   NaN   NaN   NaN   NaN
8 name_08 coment_08   NaN   NaN   NaN   NaN
9 name_09 coment_09   NaN   NaN   NaN   NaN
10 name_10 coment_10   NaN   NaN   NaN   NaN
11 name_11 coment_11   NaN   NaN   NaN   NaN
12 name_12 coment_12   NaN   NaN   NaN   NaN
13 name_13 coment_13   NaN   NaN   NaN   NaN
14 name_14 coment_14   NaN   NaN   NaN   NaN
15 name_15 coment_15   NaN   NaN   NaN   NaN
16 name_16 coment_16   NaN   NaN   NaN   NaN
17 name_17 coment_17   NaN   NaN   NaN   NaN
18 name_18 coment_18   NaN   NaN   NaN   NaN
19 name_19 coment_19   NaN   NaN   NaN   NaN
20 name_20 coment_20   NaN   NaN   NaN   NaN
21 name_21 coment_21   NaN   NaN   NaN   NaN

所说在学习的过程中这并不会给我带来什么障碍，但是在命令行终端界面呆久了总喜欢稍微清爽一点的风格。使用read_csv的参数usecols能够在一定程度上减少这种混乱感。

In [45]: data = pd.read_csv('data.csv',usecols=[0,1,2,3])

In [46]: data
Out[46]: 
  1 name_01 coment_01 Unnamed: 3
2 name_02 coment_02   NaN
3 name_03 coment_03   NaN
4 name_04 coment_04   NaN
5 name_05 coment_05   NaN
6 name_06 coment_06   NaN
7 name_07 coment_07   NaN
8 name_08 coment_08   NaN
9 name_09 coment_09   NaN
10 name_10 coment_10   NaN
11 name_11 coment_11   NaN
12 name_12 coment_12   NaN
13 name_13 coment_13   NaN
14 name_14 coment_14   NaN
15 name_15 coment_15   NaN
16 name_16 coment_16   NaN
17 name_17 coment_17   NaN
18 name_18 coment_18   NaN
19 name_19 coment_19   NaN
20 name_20 coment_20   NaN
21 name_21 coment_21   NaN

为了能够看到数据的“边界”，读取的时候显示了第一列无效的数据。正常的使用中，或许我们是想连上面结果中最后一列的信息也去掉的，那只需要在参数重去掉最后一列的列号。

In [47]: data = pd.read_csv('data.csv',usecols=[0,1,2])

In [48]: data
Out[48]: 
  1 name_01 coment_01
2 name_02 coment_02
3 name_03 coment_03
4 name_04 coment_04
5 name_05 coment_05
6 name_06 coment_06
7 name_07 coment_07
8 name_08 coment_08
9 name_09 coment_09
10 name_10 coment_10
11 name_11 coment_11
12 name_12 coment_12
13 name_13 coment_13
14 name_14 coment_14
15 name_15 coment_15
16 name_16 coment_16
17 name_17 coment_17
18 name_18 coment_18
19 name_19 coment_19
20 name_20 coment_20
21 name_21 coment_21

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