# Python读取第2列-第6列
## 概述
在Python中，要实现读取某个文件的第2列到第6列，可以通过使用pandas库来实现。Pandas是一个强大的数据处理工具，可以轻松实现对表格形式数据的操作和分析。
以下是整个过程的流程图：
```mermaid
flowchart TD
A[读取文件] --> B[导入pandas库]
B --> C[读取文件内容]
原创
2023-08-22 07:56:43
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之前写的替换都是整个值，也即是说如果被替换值='asdfg'，之前的只有值等于='asdfg'，才可以被替换，但是我们很多时候是值想替换局部的，比如说‘深圳地区’，替换为‘深圳市’，那么就得先str,代码如下：main_copy['city']=main_copy['city'].str.replace('地区','市')======================================
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2023-05-26 19:23:56
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1、读取方法有按行（单行，多行连续，多行不连续），按列（单列，多列连续，多列不连续）；部分不连续行不连续列；按位置（坐标），按字符（索引）；按块（list）；函数有 df.iloc(), df.loc(), df.iat(), df.at(), df.ix()。2、转换为DF，赋值columns，index，修改添加数据，取行列索引data = {'省份': ['北京', '上海', '广州',
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2023-11-28 21:15:40
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trans_idtrans_cdtrans_typetrans_amttrans_class3354091 95.03消费3364091 15.54消费-代扣缴费3374092预借现金92.31 3384092预借现金23.39 3394093 101.17 340403 59.17 3414100消费12.3消费34
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2018-11-24 15:11:00
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df =df.drop(columns=['A','B'])
原创
2023-05-18 17:08:20
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什么是 Python Pandas？创建了一个名为 Pandas 的 Python 库来分析和操作各种数据，包括时间序列、表格数据和多种数据集。pandas 可以处理各种格式的数据集，包括关系数据库表、Excel 文件、XML 文件、逗号分隔值 （CSV） 文件和 JavaScript 对象表示法 （JSON） 文件。Pandas 由 Wes McKinney 于 2008 年
本篇详细说明merge的应用，join 和concat的拼接方法的与之相似。pd.merge(left, right, how='inner', on=None, left_on=None, right_on=None,
left_index=False, right_index=False, sort=True,
suffixes=('_x', '_y'),
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2023-09-14 15:12:42
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使用pandas时，经常会对某行、某列、满足条件的数据进行统计计算。 以下总结了pandas数据选择的常见方法，包括loc、iloc等方法的使用。 首先读取数据：df = pd.read_excel('zpxx.xlsx')1、元素、索引、列名获取可以利用DataFrame的基础属性values、index、columns，分别获取元素、索引、列名print('获取元素：\n', df.value
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2023-10-08 09:33:21
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练习1-开始了解你的数据探索Chipotle快餐数据相应数据集：chipotle.tsv import pandas as pd
chipo=pd.read_csv("exercise_data/chipotle.tsv",sep='t')
chipo.head(5) chipo.shape[0] #查看有多少行
4622
chipo.shape[1] #查看有多少列
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2023-10-09 21:44:29
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在把数据读入Python运行环境后，很多时候我们并不能直接对数据进行进一步的分析，而是要对数据进行必要的整理和清洗，使数据形态更加符合我们的分析需求。今天我们就先来看一下数据的行列筛选。首先我们调用Pandas程序包，把目标EXCEL文件读进来赋值给data并查看以下数据是否正常读入。import pandas as pddata=pd.read_excel('D:/temp/员工综合绩效分析.x
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2024-02-02 08:10:27
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df = df.groupby("part_id").agg(['max','min'])
原创
2023-05-18 17:24:29
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在 Pandas 中，该如何遍历 DataFrame 的第一列，下面为你详细介绍几种常见的方法。示例数据首先，我们创建一个示例 DataFrame 用于后续的演示：import pandas as pd
data = {
'col1': [10, 20, 30, 40, 50],
'col2': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']
}
df = pd.DataFr
在pandas中，dataframe可以使用以下多种方法添加列：直接赋值法如果要添加的列是一个常量值或者可广播的序列，可以直接通过索引赋值的方式添加新列。示例如下：import pandas as pd
# 创建示例DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)
# 添加一个全为7的新列C
df
取行和列的几种常用方式：data[ 列名 ]： 取单列或多列，不能用连续方式取，也不能用于取行。data.列名： 只用于取单列，不能用于行。data[ i:j ]： 用起始行下标(i)和终止行下标(j)取单行或者连续多行，不能用于列的选取。data.loc[行名,列名]： 用对象的.loc[]方法实现各种取数据方式。data.iloc[行下标,列下标]： 用对象的.iloc[]方法实现各种取数
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2023-08-09 20:32:42
209阅读
7.2 数据转换Pandas 另一类重要操作是过滤、清理以及其他的转换工作。7.2.1 移除重复数据 DataFrame的duplicated方法返回一个布尔型Series，表示各行是否是重复行（前面出现过的行）。还有一个与此相关的drop_duplicates方法，它会返回一个DataFrame，重复的数组会标为False。【这两种方法默认会判断全部列，也可以指定部分列进行重复项判断。例如，只希
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2024-02-23 10:42:07
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在数据分析和处理中，Pandas库是Python中最常用的工具之一，特别是处理结构化数据时。DataFrame作为Pandas中的核心数据结构，提供了丰富的功能来操作和处理数据。本文将深入探讨如何使用Python Pandas遍历DataFrame的列，介绍不同的方法和技巧，帮助读者更好地理解和应用这些功能。引言：DataFrame和列遍历的重要性DataFrame是Pandas中用于处理表格数据
原创
2024-06-24 16:13:26
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基本操作更改dataFrame中的某一列的类型.astype()方法import pandas as pd
df['列名'] = df['列名'].astype(np.int64)更改Series中的类型,同样使用.astype()
在读取的时候更改pd.read_csv("data", dtype = {"colname" : float})删除pandas DataFrame的某一/几列： 方
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2024-01-03 15:24:30
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需求，在实际工作中，需要对比两个表格的数据，但是A表格的行和B表格的列做对比，但是由于环境的限制，不能用sql去进行列转行操作，就利用pandas进行一个简单的列转行（没有复合表头）。这种没有多个sheet情况，多个sheet的情况需要切换到需要的sheet内。首先下载 pandas, pip install pandas 然后下载openpyxl, pip install openpy
原创
2023-04-23 17:51:18
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## 如何在Python中获取二维数组的第i行第j列元素
在Python中，我们常常使用二维数组（通常是列表的列表或NumPy数组）来保存数据。在某些情况下，获取特定行和列的元素是很常见的需求。本文将带你了解如何实现“Python第i行第j列”的操作，指导你完成整个流程，并提供相应的代码示例。
### 整体流程概述
在实现这一功能之前，我们需要先了解一下整体的步骤。以下是实现的主要步骤：
原创
2024-08-08 15:21:29
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假设“A.csv“文件内容是：No.,Name,Age,Score
1,Apple,12,98
2,Ben,13,97
3,Celia,14,96
4,Dave,15,95利用Python自带的 https://docs.python.org/2/library/csv.html模块 ，有两种方法可以提取其中的一列：方法一 reader函数第一种方法使用reader函数，接收一个可迭代的对象（比如
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2023-07-21 22:47:59
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