R从多个csv读取某些列值_如何准确地从csv文件中读取某些值？_从csv读取特定列 - 腾讯云开发者社区

/前言/ 前几天群里有个小伙伴问了一个问题，关于Python读取文件夹下多个CSV文件中的第一列数据并求其最大值和最小值，大家讨论的甚为激烈，在此总结了两个方法，希望后面有遇到该问题的小伙伴可以少走弯路...不过白慌，针对下图中的多个CSV文件，我们可以利用Python来一次性遍历读取多个文件，然后分别对文件进行处理，事半功倍。 ?...3、其中使用pandas库来实现读取文件夹下多个CSV文件中的第一列数据并求其最大值和最小值的代码如下图所示。 ? 4、通过pandas库求取的结果如下图所示。 ?...通过该方法，便可以快速的取到文件夹下所有文件的第一列的最大值和最小值。 5、下面使用numpy库来实现读取文件夹下多个CSV文件中的第一列数据并求其最大值和最小值的代码如下图所示。 ?.../小结/ 本文基于Python，使用numpy库和pandas库实现了读取文件夹下多个CSV文件，并求取文件中第一列数据的最大值和最小值，当然除了这两种方法之外，肯定还有其他的方法也可以做得到的，欢迎大家积极探讨

9.3K2 0

Python数据分析实战之数据获取三大招

header参数可以是一个list例如：[0,1,3]，这个list表示将文件中的这些行作为列标题（意味着每一列有多个标题），介于中间的行将被忽略掉（例如本例中的2；本例中的数据1,2,4行将被作为多级标题出现...\test.csv") E:\测试文件夹\test.csv 排除某些行 >>> import pandas as pd >>> df = pd.read_csv(r"..../test.csv')读取文件时。坑1：index列。保存文件时默认保存索引，读取文件时默认自动添加索引列，即将保存的索引作为第一列读取到DataFrame。...解决方案： 1, pd.read_csv('./test.csv', parse_dates=[3]) 将特定的日期列解析为日期格式； 2, 先使用默认值file = pd.read_csv('....delimiter : str, optional 字符串, 选填, 默认空格, 用来分隔多个列的分隔符, 如逗号、TAB符。

6.4K3 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

Python数据分析实战之数据获取三大招

\test.csv") E:\测试文件夹\test.csv 排除某些行 >>> import pandas as pd >>> df = pd.read_csv(r"....文件中有日期时间列 >>> import pandas as pd >>> df = pd.read_csv(r"..../test.csv')读取文件时。坑1：index列。保存文件时默认保存索引，读取文件时默认自动添加索引列，即将保存的索引作为第一列读取到DataFrame。...解决方案： 1, pd.read_csv('./test.csv', parse_dates=[3]) 将特定的日期列解析为日期格式； 2, 先使用默认值file = pd.read_csv('....delimiter : str, optional 字符串, 选填, 默认空格, 用来分隔多个列的分隔符, 如逗号、TAB符。

6K2 0

【生信技能树培训】R语言中文件的读取

**R语言中读取CSV如：test= read.csv('ex3.csv')即将ex3.csv中的内容提取出来，传递给变量test，生成一个数据框。后续对数据框的操作，对文件无影响。...二、R语言读取文件的函数read.csv() : 通常读取csv格式，但也可以读取其他纯文本文件read.table() : 通常用于读取txt格式文件三、将数据框导出为文件（一）导出为表格文件函数...保存和加载函数：保存： save()格式：save(test, file = 'example.Rdata')test 为要保存的变量，可以是多个变量，变量的数据结构可以多种。...#当指定fill参数为TRUE时，读取文件时，会自动将空行的地方填充成NA。但是，当出现某些行间隔空缺的时候，会将空行后一列的内容补充到前一列的空行中来，从而造成数据错乱。见下图。...Excel可以正确识别两个制表符，知道两列之间有一个空列，而R语言中该函数无法识别。

3.8K3 0

30 个小例子帮你快速掌握Pandas

读取数据集本次演示使用Kaggle上提供的客户流失数据集[1]。让我们从将csv文件读取到pandas DataFrame开始。...我们删除了4列，因此列数从14减少到10。 2.读取时选择特定的列我们只打算读取csv文件中的某些列。读取时，列列表将传递给usecols参数。如果您事先知道列名，则比以后删除更好。...选择特定的列 3.读取DataFrame的一部分行 read_csv函数允许按行读取DataFrame的一部分。有两种选择。第一个是读取前n行。...我们还可以使用skiprows参数从文件末尾选择行。Skiprows = 5000表示在读取csv文件时我们将跳过前5000行。...16.带删除的重置索引在某些情况下，我们需要重置索引并同时删除原始索引。考虑从DataFrame中抽取样本的情况。该示例将保留原始DataFrame的索引，因此我们要重置它。

10.6K1 0

Day——5 数据结构

以下内容出自生信星球学习小组图片 *数据结构类型 **************** 向量区分：标量：一个元素组成的变量向量：多个元素组成的变量从向量中提取元素（1）根据元素位置 x[4]...默认值为sep =“ ”，表示一个或多个空格、制表符、换行符或回车符。...na.strings 指示缺失值代码的可选字符向量。例如，na.strings = c（“9”，“?”）转换每个9和?读取数据时的值为NA colClasses 分配给列的类的可选向量。...如果数据中有五列以上，则第六列重新从colClasses的第一个numeric开始 quote 用于分隔包含特殊字符的字符串的字符。...... colnames(X)[1]<-"bioplanet"#有的公司返回数据，左上角第一格为空，R会自动补为x,用这个命令来修改 X<-read.csv(file = "huahua.txt",sep

1583 0

python数据清洗

=12 跳过开头12行数据是从第13行开始的 usecols 就是获取下标为6，7列的内容 unpack=True：读取的内容是否分开显示，默认为False False返回一个大列表，如果为True...必须多个参数接收数据，每个为一维数组 c,v=np.loadtxt('a.csv', delimiter=',', usecols=(6,7), unpack=True) # 读取后的数据类型：numpy.ndarray...，获取行和列，如果没有头标签，再设置names标签其他参数：文件读取部分数据 skiprows=2 跳过前2行 skiprows=[2] 跳过下标为2的那一行下标从0开始 nrows..., value=np.nan) # 多个内容换为多个值 # data = data.replace({"' ?'":88, "AAPL":88, " ?"...# 如果数据结构中有缺省值NaN时，在写入文件时要添加设置缺省参数 na_rap = "NaN" 否则写入时会显示空白 # data.to_csv("frame.csv", na_rap = "NaN

2.4K2 0

干货：手把手教你用Python读写CSV、JSON、Excel及解析HTML

像下面这样读取文件（read_csv_alternative.py文件）： import csv # 读入数据的文件名 r_filenameCSV = '../.....= [] # 读取数据 with open(r_filenameCSV, 'r') as csv_in: csv_reader = csv.reader(csv_in) # 读取第一行，这是列标签 csv_labels...使用read_xml(...)方法从XML文件读取数据： def read_xml(xmlFileName): with open(xmlFileName, 'r') as xml_file: # 读取数据...axis参数的默认值为0。意味着指定的方法会应用到DataFrame的每一列上。...估算缺失值会介绍.fillna (...)方法。 .dropna (...)方法删掉缺少任意字段数据的行（或者列）。

8.3K2 0

【Python基础系列】常见的数据预处理方法（附代码）

1、加载数据 1.1 数据读取数据格式有很多，介绍常见的csv,txt,excel以及数据库mysql中的文件读取 import pandas as pd data = pd.read_csv(r'.../filename.csv') #读取csv文件 data = pd.read_table(r'../filename.txt') #读取txt文件 data = pd.read_excel(r'.....文件合并实际数据可能分布在一个个的小的csv或者txt文档，而建模分析时可能需要读取所有数据，这时呢，需要将一个个小的文档合并到一个文件中 #合并多个csv文件成一个文件 import glob #...for i in csv_list: #循环读取同文件夹下的csv文件 fr = open(i,'rb').read() with open('result.csv','...") 1.3 CSV文件拆分对于一些数据量比较大的文件，想直接读取或者打开比较困难，介绍一个可以拆分数据的方法吧，方便查看数据样式以及读取部分数据 ##csv比较大，打不开，将其切分成一个个小文件，看数据形式

17.7K5 6

PHP文件的读取和写入（二）

三、读取和写入CSV文件CSV文件是以逗号分隔的值文件，通常用于存储表格数据。在PHP中，您可以使用fgetcsv()和fputcsv()函数来读取和写入CSV文件。...下面是一个示例：// 读取CSV文件$handle = fopen('filename.csv', 'r');while (($data = fgetcsv($handle, 1000, ',')) !...的CSV文件，并读取其中的数据。...在写入CSV文件时，我们使用了一个包含多个行和列的二维数组。然后，我们使用foreach循环和fputcsv()函数来将数据写入CSV文件中。...然后，它将输出数组中的某些值。注意，我们在json_decode()函数中传递了第二个参数true，以便将JSON数据解码为关联数组。在写入JSON文件时，我们使用了一个包含多个键值对的关联数组。

1.5K4 0

数据分析必备：掌握这个R语言基础包1%的功能让你事半功倍！（附代码）

万里长征第一步，我们先来看read.csv最简单的使用方式，代码如下： > flights <- read.csv(file = "flights.csv") 此行代码可以解读为使用read.csv从工作空间读取文件...将\t（tab在R中的表达方式）指定给sep参数后再次运行read.csv读取以Tab分隔的csv文件，代码如下： > flights3 <- read.csv(file = "flights1...某些数据文件内可能会预留一些变量列，但数据采集后这些预留的列并未被填满，而是仍然保留着制表符，该参数就是用来处理掉这些意义不大的制表符。...skip ：跳过几行读取原始数据文件，默认设置为0，表示不跳过任何一行，从文件第一行开始读取，可以传参任意数字。...处理的思路是先将数据读取到R中，然后使用unique函数找到指定列中的非重复观测值，选取指定观测值并保存到一个向量内，然后将向量指定给na.strings参数来进行替换，代码如下： > flights_uneven

3.3K1 0

Pandas read_csv 参数详解

前言在使用 Pandas 进行数据分析和处理时，read_csv 是一个非常常用的函数，用于从 CSV 文件中读取数据并将其转换成 DataFrame 对象。...read_csv 函数具有多个参数，可以根据不同的需求进行灵活的配置。本文将详细介绍 read_csv 函数的各个参数及其用法，帮助大家更好地理解和利用这一功能。...usecols: 返回的列，可以是列名的列表或由列索引组成的列表。dtype: 字典或列表，指定某些列的数据类型。skiprows: 需要忽略的行数（从文件开头算起），或需要跳过的行号列表。...如果设置为None（默认值），CSV文件中的行索引将用作DataFrame的索引。如果设置为某个列的位置（整数）或列名（字符串），则该列将被用作DataFrame的索引。...import pandas as pd# 忽略文件尾部3行df15 = pd.read_csv('data.csv', skipfooter=3)print(df15)parse_dates 将某些列解析为日期示例如下

1681 0

pandas读取数据（1）

pandas的解析函数函数描述 read_csv 读取csv文件，逗号为默认的分隔符 read_table 读取table文件，也就是txt文件，制表符('\t')为默认分隔符 read_clipboard...read_table的剪贴板版本，在将表格从Web页面转换成数据时有用 read_excel 读取XLS或XLSX文件 read_hdf 读取pandas存储的HDF5文件 read_html 从HTML...l4 name apple 1 2 3 4 orange 5 6 7 8 banana 7 8 9 10 如果想从多个列中形成分层索引...测试数据如下： data.to_csv(r"C:\Users\ASUS\Desktop\result.txt") 其他操作：sep可以指定分隔符；na_rep可以对缺失值进行标注；index和header...可以指定行和列的标签是否被写入，值为True或False；columns可以根据指定的列的顺序传入。

2.3K2 0

分享30个超级好用的Pandas实战技巧

读取数据 read_csv()用来读取csv格式的数据集，当然我们这其中还是有不少玄机在其中的 pd.read_csv("data.csv") 只读取数据集当中的某几列我们只是想读取数据集当中的某几列...) 跳过某些行要是数据集当中存在着一些我们并不想包括在内的内容，可以直接跳过，skiprows参数，代码如下 pd.read_csv("data.csv", skiprows=[1, 5]) #...从多个csv文件中读取数据还可以从多个csv文件当中来读取数据，通过glob模块来实现，代码如下 import glob import os files = glob.glob("file_*....csv") result = pd.concat([pd.read_csv(file) for file in files], ignore_index=True) 要是从PDF文件当中来读取数据...if-else逻辑判断 df["price_high_low"] = np.where(df["price"] > 5, "high", "low") 去掉某些列调用的是drop()方法，代码如下

6281 0

数据分析必备：掌握这个R语言基础包1%的功能，你就很牛了

万里长征第一步，我们先来看read.csv最简单的使用方式，代码如下： > flights <- read.csv(file = "flights.csv") 此行代码可以解读为使用read.csv从工作空间读取文件...由代码可知，read.csv函数将所有数据都读取到了一列中。因为按照默认的参数设置，函数会寻找逗号作为分隔列的标准，若找不到逗号，则只好将所有变量都放在一列中。指定分隔符参数可以解决这个问题。...将\t（tab在R中的表达方式）指定给sep参数后再次运行read.csv读取以Tab分隔的csv文件，代码如下： > flights3 <- read.csv(file = "flights1...某些数据文件内可能会预留一些变量列，但数据采集后这些预留的列并未被填满，而是仍然保留着制表符，该参数就是用来处理掉这些意义不大的制表符 blank.lines.skip：空白行是否跳过，默认为真，即跳过...处理的思路是先将数据读取到R中，然后使用unique函数找到指定列中的非重复观测值，选取指定观测值并保存到一个向量内，然后将向量指定给na.strings参数来进行替换，代码如下： > flights_uneven

2.7K5 0

数据专家最常使用的 10 大类 Pandas 函数 ⛵

图解数据分析：从入门到精通系列教程数据科学工具库速查表 | Pandas 速查表 1.读取数据我们经常要从外部源读取数据，基于不同的源数据格式，我们可以使用对应的 read_*功能：read_csv：我们读取...图片 2.写入数据处理完数据后，我们可能会把处理后的DataFrame保存下来，最常用的文件写入函数如下：to_csv: 写入 CSV 文件。注意：它不保留某些数据类型（例如日期）。...注意：重要参数index（唯一标识符）， columns（列成为值列），和 values（具有值的列）。...图片 9.合并数据集我们对多个数据集Dataframe合并的时候，可能用到下列的函数（包括表关联和拼接）。merge：基于某些字段进行表关联。...concat：沿行或列拼接DataFrame对象。当我们有多个相同形状/存储相同信息的 DataFrame 对象时，它很有用。

3.5K2 1

大数据开发！Pandas转spark无痛指南！⛵

图解数据分析：从入门到精通系列教程图解大数据技术：从入门到精通系列教程图解机器学习算法：从入门到精通系列教程数据科学工具库速查表 | Spark RDD 速查表数据科学工具库速查表 | Spark SQL...), "department": pd.Series([r[1] for r in data], dtype='str'), "state": pd.Series([r[2] for r in...中可以指定要分区的列：df.partitionBy("department","state").write.mode('overwrite').csv(path, sep=';')注意 ②可以通过上面所有代码行中的...parquet 更改 CSV 来读取和写入不同的格式，例如 parquet 格式数据选择 - 列 Pandas在 Pandas 中选择某些列是这样完成的： columns_subset = ['employee...,dfn]df = unionAll(*dfs) 简单统计Pandas 和 PySpark 都提供了为 dataframe 中的每一列进行统计计算的方法，可以轻松对下列统计值进行统计计算：列元素的计数列元素的平均值最大值最小值标准差三个分位数

8K7 1

Python数据分析的数据导入和导出

sheet_name：指定要读取的工作表名称。可以是字符串、整数（表示工作表索引）或list（表示要读取的多个工作表）。 header：指定哪一行作为列名。默认为0，表示第一行作为列名。...例如，usecols='A:C'表示只读取A、B和C列。 dtype：指定每列的数据类型。可以是字典（列名为键，数据类型为值）或None。 skiprows：指定要跳过的行数。...converters（可选，默认为None）：用于指定需要对某些列进行转换的函数。 true_values（可选，默认为None）：用于指定哪些值表示True。...read_html()函数是pandas库中的一个功能，它可以用于从HTML文件或URL中读取表格数据并将其转换为DataFrame对象。...保存列名，数据从第3行第2列开始，合并单元格，使用utf-8编码，使用pandas的默认引擎。

1271 0

Python 文件处理

1. csv文件处理记录中的字段通常由逗号分隔，但其他分隔符也是比较常见的，例如制表符（制表符分隔值，TSV）、冒号、分号和竖直条等。...Python的csv模块提供了一个CSV读取器和一个CSV写入器。两个对象的第一个参数都是已打开的文本文件句柄(在下面的示例中，使用newline=’’选项打开文件，从而避免删除行的操作)。...='"') CSV文件的第一条记录通常包含列标题，可能与文件的其余部分有所不同。...这只是一个常见的做法，并非CSV格式本身的特性。 CSV读取器提供了一个可以在for循环中使用的迭代器接口。迭代器将下一条记录作为一个字符串字段列表返回。...在下面的示例中，使用csv模块从CSV文件中提取Answer.Age列。假设此列肯定存在，但列的索引未知。一旦获得数值，借助statistics模块就能得到年龄的平均值和标准偏差。

7.1K3 0

python数据分析——详解python读取数据相关操作

利用pandas读取一般在做数据分析时最常接触的就是逗号分隔值（Comma-Separated Values，CSV，有时也称为字符分隔值，因为分隔字符也可以不是逗号），其文件以纯文本形式存储表格数据...read_csv()还有一个参数是 delimeter，作用与sep相同，只不过delitemer的默认值为None，而不是英文逗号 ‘,’ 如果是读取以txt文件提供的数据，只需将pd.read_csv...其他方法使用CSV模块读取csv文件 import csv csv_file=csv.reader(open('filename.csv','r')) content=[] #用来存储整个文件的数据...读取csvfile中的文件 birth_header = next(csv_reader) # 读取第一行每一列的标题 for row in csv_reader: # 将csv 文件中的数据保存到...想要读取多个数据，就需要批处理 example_batch,label_batch = tf.train.batch([example,label],batch_size=9,num_threads

3K3 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

numpy和pandas库实战——批量得到文件夹下多个CSV文件中的第一列数据并求其最值

Python数据分析实战之数据获取三大招

Python数据分析实战之数据获取三大招

【生信技能树培训】R语言中文件的读取

30 个小例子帮你快速掌握Pandas

Day——5 数据结构

python数据清洗

干货：手把手教你用Python读写CSV、JSON、Excel及解析HTML

【Python基础系列】常见的数据预处理方法（附代码）

PHP文件的读取和写入（二）

数据分析必备：掌握这个R语言基础包1%的功能让你事半功倍！（附代码）

Pandas read_csv 参数详解

pandas读取数据（1）

分享30个超级好用的Pandas实战技巧

数据分析必备：掌握这个R语言基础包1%的功能，你就很牛了

数据专家最常使用的 10 大类 Pandas 函数 ⛵

大数据开发！Pandas转spark无痛指南！⛵

Python数据分析的数据导入和导出

Python 文件处理

python数据分析——详解python读取数据相关操作

扫码

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

社区

活动

资源

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐