python取csv某几行_python下pandas库中读取指定行或列数据(excel或csv)

时间:2024-10-13 22:49:16

pandas中查找excel或csv表中指定信息行的数据(超详细)

关键!!!!使用loc函数来查找。

话不多说,直接演示:

有以下名为表:

1.根据index查询

条件:首先导入的数据必须的有index

或者自己添加吧,方法简单,读取excel文件时直接加index_col

代码示例:

import pandas as pd #导入pandas库

excel_file = './' #导入excel数据

data = pd.read_excel(excel_file, index_col='姓名')

#这个的index_col就是index,可以选择任意字段作为索引index,读入数据

print(['李四'])

打印结果就是

部门 B

工资 6600

Name: 李四, dtype: object

(注意点:索引)

2.已知数据在第几行找到想要的数据

假如我们的表中,有某个员工的工资数据为空了,那我们怎么找到自己想要的数据呢。

代码如下:

for i in :

for j in range(len(data)):

if (data[i].isnull())[j]:

bumen = [j, [0]] #找出缺失值所在的部门

data[i][j] = charuzhi(bumen)

原理很简单,首先检索全部的数据,然后我们可以用pandas中的iloc函数。上面的iloc[j, [2]]中j是具体的位置,【0】是你要得到的数据所在的column

3.根据条件查询找到指定行数据

例如查找A部门所有成员的的姓名和工资或者工资低于3000的人:

代码如下:

"""根据条件查询某行数据"""

import pandas as pd #导入pandas库

excel_file = './' #导入文件

data = pd.read_excel(excel_file) #读入数据

print([data['部门'] == 'A', ['姓名', '工资']]) #部门为A,打印姓名和工资

print([data['工资'] < 3000, ['姓名','工资']]) #查找工资小于3000的人

结果如下:

若要把这些数据独立生成excel文件或者csv文件:

添加以下代码

"""导出为excel或csv文件"""

dataframe_1 = [data['部门'] == 'A', ['姓名', '工资']]

dataframe_2 = [data['工资'] < 3000, ['姓名', '工资']]

dataframe_1.to_excel('dataframe_1.xlsx')

dataframe_2.to_excel('dataframe_2.xlsx')

4.找出指定列

data['columns'] #columns即你需要的字段名称即可

#注意这列的columns不能是index的名称

#如果要打印index的话就

#与上面的一样

以上全过程用到的库:

pandas,xlrd , openpyxl

5.找出指定的行和指定的列

主要使用的就是函数iloc

[:,:2] #即全部行,前两列的数据

逗号前是行,逗号后是列的范围,很容易理解

6.在规定范围内找出符合条件的数据

[:10,:][data.工资>6000]

这样即可找出前11行里工资大于6000的所有人的信息了