1. 读取数据
用pandas中的read_csv()函数读取出csv文件中的数据:
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import pandas as pddf = pd.read_csv("comments.csv")df.head(2) |
用drop函数进行文件中数据的删除行或者删除列操作。
2. 删除列操作
方法一：假设我们要删除的列的名称为 ‘观众ID',‘评分' :
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df=df.drop(['观众ID','评分'],axis=1) |
方法二：
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#删除指定列df.drop(columns=["城市"]) |
即可删除指定的列
3. 删除行操作
删除某几行
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df.drop([1,2]) #删除1,2行的整行数据 |
删除行（某个范围）
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#删除行（某个范围）df.drop(df.index[3:6],inplace=True) |
将数据重新保存到csv文件中
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#如果想要保存新的csv文件，则为df.to_csv("data_new.csv",index=False,encoding="utf-8") |
4. drop函数的相关参数说明：
参数axis=0，表示对行进行操作，如对列进行操作则更改默认参数为axis=1。
参数inplace=False，表示该删除操作不改变原数据，返回一个执行删除操作后的新dataframe，如直接对原数据进行删除操作，则更改默认参数为inplace=True。
5. to_csv函数的相关参数说明：
参数index=False，表示输出不显示index(索引)值。
参数encoding=“utf-8”，表示保存的文件编码格式为utf-8。
上述是对CSV文件数据删除行或列操作，对Excel文件数据进行删除行或列操作同理。
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