python數(shù)據(jù)處理之怎樣選取csv文件中某幾行的數(shù)據(jù)

小編給大家分享一下python數(shù)據(jù)處理之怎樣選取csv文件中某幾行的數(shù)據(jù)，相信大部分人都還不怎么了解，因此分享這篇文章給大家參考一下，希望大家閱讀完這篇文章后大有收獲，下面讓我們一起去了解一下吧！

前言

有些人看到這個問題覺得不是問題，是嘛，不就是df.col[]函數(shù)嘛，其實忽略了一個重點，那就是我們要省去把csv文件全部讀取這個過程，因為如果在面臨億萬級別的大規(guī)模數(shù)據(jù)，得到的結(jié)果就是boom，boom，boom。

我們要使用一下現(xiàn)成的函數(shù)里面的參數(shù)nrows,和skiprows，一個代表你要讀幾行，一個代表你從哪開始讀，這就可以了，比如從第3行讀取4個

示例代碼

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'a':[1,2,3,4,5,6,7,8,9],'b':[22,33,44,55,66,77,88,99,10]})
df.to_csv('test.csv')
dt = pd.read_csv('test.csv',skiprows=5,nrows=3)
 
print(dt)
 
 
out:
 4 5 66
0 5 6 77
1 6 7 88
2 7 8 99
3 8 9 10

就可以了，不過這個列頭不知道是怎么回事，順便如果想根據(jù)列值找index，可以參考下面的

然后

df = pd.DataFrame({'BoolCol': [1, 2, 3, 3, 4],'attr': [22, 33, 22, 44, 66]},
  index=[10,20,30,40,50])
print(df)
a = df[(df.BoolCol==3)&(df.attr==22)].index.tolist()
print(a)
 
 
df = pd.DataFrame({'BoolCol': [1, 2, 3, 3, 4],'attr': [22, 33, 22, 44, 66]},
  index=[10,20,30,40,50])
print(df)
a = df[(df.BoolCol==3)&(df.attr==22)].index.tolist()
print(a)

問題得到了解決

以上是“python數(shù)據(jù)處理之怎樣選取csv文件中某幾行的數(shù)據(jù)”這篇文章的所有內(nèi)容，感謝各位的閱讀！相信大家都有了一定的了解，希望分享的內(nèi)容對大家有所幫助，如果還想學習更多知識，歡迎關(guān)注億速云行業(yè)資訊頻道！