/usr/bin/env python# coding: utf-8import osimport redef parserln(ln, patt): """用给定的正则表达式解析行""" matched = patt.match(ln) if matched: return matched.groupdict()def getdata(filename, parser, callback=None): """用指定的解析方法parser解析指定文件, ...

axis=0,ignore_index=True)# 得到指定列里的最大值最大值 = max(data_frame_concat.iloc[:,7])# 得到最大值所在行最大值所在行 = data_frame_concat[data_frame_concat['实际入库数量']==最大值]# 输出行结果最大值所在行.to_csv("最终结果.csv",...

设置read_csv()的mangle_dupe_cols参数为True 重复的列将被指定为“X”、“X.1”、“X.N”，而不是“X”…“X”。如果列中有重复的名称，传入False将导致数据被覆盖。建议多看文档！希望对您的问题有所帮助！

读取csv文件，用的是csv.reader()这个方法。返回结果是一个_csv.reader的对象，我们可以对这个对象进行遍历，输出每一行，某一行，或某一列。代码如下：每一行都是一个list，然后用条件判断即可

从执行效率考虑，用pandas库比较好。import pandas as pd df=pd.read_csv('d:/data.csv',delimiter='\t')print(df[df.地区=='地区3'])

如果是空格分割应该也可以，建议你，看一下python的csv模块的API，蛮简单的代码，其实如果不用的话自己写也可以。不是很复杂。代码片段如下：def deal_file(file_in, file_out) with open(file_in, 'r') as f_in: with open(file_out, 'w') as f_out: for line in f_in: ...

import pandas as pd #一般来说直接用pandas这个库 import os os.getcwd()#当前工作路径，即get current work directory os.chdir("D:/")#改变到你要读取以及保存数据的工作路径，即change directory data = pd.read_csv("data.csv")#读取数据 ...

python读取csv文件出来的是一个一个横向数据的列表list，你想要哪列的数据，只需要list[0],list[1],list[2]……这种取出来就OK了，希望能帮助到你！

data = pd.read_csv('XXX.csv')trainheadlines = []for row in range(0, len(data.index)):trainheadlines.append(' '.join(str(x) for x in data.iloc[row, m:n]))上面的m:n代表取那一列，或者那几列。advancedvectorizer = TfidfVectorizer(min_df=0, max_df=1, max_features=...

list1 = df[[df.columns[2],df.columns[0]]]list2 = df[[df.columns[2],df.columns[1]]]