CSV モジュールを使用して CSV ファイルの特定の列からデータを抽出するにはどうすればよいですか?
CSV モジュールを使用して CSV ファイルの特定の列からデータを抽出する
CSV ファイルを操作する場合、多くの場合、データを抽出する必要があります。特定の列からのみ。 CSV モジュールを使用してこれを実現するには、ライブラリがデータ取得をどのように処理するかを理解することが重要です。
提供されたコード サンプルでは、row[i] 構文を通じて特定の列にアクセスしようとしています。ここで、i は列番号。ただし、アプローチが間違っているため、結果は期待どおりではありません。
正しい方法は、for ループ内に print ステートメントを含めることです。次の修正されたコードは、これを示しています。
import csv included_cols = [1, 2, 6, 7] with open("csv_file.csv") as csvfile: reader = csv.reader(csvfile, delimiter=",") for row in reader: content = list(row[i] for i in included_cols) print(content) # Include the print statement within the loop to display each row
修正されたコードは、各行の必要な列の値を出力します。
ただし、 CSV ファイルの処理を簡素化する pandas ライブラリ。 pandas を使用すると、CSV ファイルを簡単に読み取り、特定の列を変数に抽出できます。
import pandas as pd df = pd.read_csv("csv_file.csv") names = df["Name"] # Use df['column_name'] to extract a specific column into a variable
pandas ライブラリは、構造化データを操作するための多用途のツール セットを提供するため、CSV ファイルを処理する場合に推奨されます。効果的に。
以上がCSV モジュールを使用して CSV ファイルの特定の列からデータを抽出するにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化タスクに適していますが、Cはシステムプログラミング、ゲーム開発、組み込みシステムに適しています。 Pythonは、そのシンプルさと強力なエコシステムで知られていますが、Cは高性能および基礎となる制御機能で知られています。

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2時間以内にPythonの基本的なプログラミングの概念とスキルを学ぶことができます。 1.変数とデータ型、2。マスターコントロールフロー(条件付きステートメントとループ)、3。機能の定義と使用を理解する4。

Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

限られた時間でPythonの学習効率を最大化するには、PythonのDateTime、時間、およびスケジュールモジュールを使用できます。 1. DateTimeモジュールは、学習時間を記録および計画するために使用されます。 2。時間モジュールは、勉強と休息の時間を設定するのに役立ちます。 3.スケジュールモジュールは、毎週の学習タスクを自動的に配置します。

Pythonは、Web開発、データサイエンス、機械学習、自動化、スクリプトの分野で広く使用されています。 1)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksが開発プロセスを簡素化します。 2)データサイエンスと機械学習の分野では、Numpy、Pandas、Scikit-Learn、Tensorflowライブラリが強力なサポートを提供します。 3)自動化とスクリプトの観点から、Pythonは自動テストやシステム管理などのタスクに適しています。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。
