Python 读取csv的某行 转载 2016年08月30日 21:01:44 标签: python / csv / 数据   站长用Python写了一个可以提取csv任一列的代码,欢迎使用.Github链接 csv是Comma-Separated Values的缩写,是用文本文件形式储存的表格数据,比如如下的表格: 就可以存储为csv文件,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

老猿Python博文目录 专栏:使用PyQt开发图形界面Python应用 老猿Python博客地址 QStandardItemModel通过构造方法 QStandardItemModel(int rows, int columns, QObject parent = None)创建的模型实例,包含有rows行columns列的空项.这些项不但没有数据,而且通过模型的item(row, col) 方法返回的项为None.具体分析请见<PyQt(Python+Qt)学习随笔:QStandardIte

老猿Python博文目录 专栏:使用PyQt开发图形界面Python应用 老猿Python博客地址 一.引言 QStandardItemModel有两种构造方法: QStandardItemModel(QObject parent = None):直接创建一个模型实例,数据未进行初始化,可以通过setItem将QStandardItem的实例对象添加到模型中作为项. QStandardItemModel(int rows, int columns, QObject parent = None):

参考:https://blog.csdn.net/ly_ysys629/article/details/55107237 # header=0,表示文件第0行为列索引 # index_col=0,表示文件第0列为行索引 userTable=pd.read_csv('./data/preprefe_%s.csv'%str(i),header=0,index_col=0) 常用参数的读取csv文件 import pandas as pd obj=pd.read_csv('f:/ceshi.csv')

# !/user/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- import configparser # 生成一个config文件 config = configparser.ConfigParser() config[", ", "} config["bitbucket.org"] = {} config["bitbucket.org"]["user"] = "hg"

(1)数据准备 数据集介绍: 数据集中存放的是1223幅图像,其中756个负样本(图像名称为0.1~0.756),458个正样本(图像名称为1.1~1.458),其中:"."前的标号为样本标签,"."后的标号为样本序号 (2)利用python读取文件夹中所有图像 ''' Load the image files form the folder input: imgDir: the direction of the folder imgName:the name of

//不多说,直接上代码.$("table tr").click(function() {//为表格的行添加点击事件 var tr = $(this);//找到tr原色 var td = tr.find("td");//找到td元素 alert(td[].innerHTML);//指定下标即可 }) 今日项目中需要用到取table选中列的数据,网上资料发现都不能获取到选中指定列的数据,通过分析测试后总结出以上代码,可以获取选中行/列的数据.取td的数据不是.val()

file=open('6230hand.log','r') result=list() for c in file.readlines(): c_array=c.split(" ") # result.append(c_array[]) print(c_array[]) #print(result)

一.摘要 在这篇文章中: https://www.cnblogs.com/xiao987334176/p/9330368.html#autoid-4-5-2 介绍了使用 xlrd 模块,读取指定坐标的单元格,以及循环整个表格. 还没有介绍如何读取指定的列. 二.举例 目前有一张水果报价表,内容如下: 需要提取品名和成本价,完整代码如下: #!/usr/bin/env python3 # coding: utf-8 import xlrd # 打开excel文件,创建一个workbook对象,bo

1.读取csv import pandas as pd df = pd.read_csv('路径/py.csv') 2.取行号 index_num = df.index 举个例子: import pandas as pd df = pd.read_csv('./IP2LOCATION.csv',encoding= 'utf-8') index_num = df.index print(index_num) 3.取出行 import pandas as pd df = pd.read_csv('.

import xlrdbook = xlrd.open_workbook('lanxia.xls')sheet = book.sheet_by_name('sheet1')rows = sheet.nrows#sheet页里面的行数clos = sheet.ncols#sheet页里面的列数print(sheet.cell(1,1).value)#通过指定行和列去获取到单元格里面的内容row_data = sheet.row_values(1)#获取第一行的内容for i in range(ro

原文 #467 – 使用UniformGrid 均分行和列(Use a UniformGrid for Evenly Spaced Rows and Columns) UniformGrid 布局面板和Grid 面板相似,将子元素按照行列的方式排列.但是可以Grid 有一下不同: - 不需要指定行和列的大小 - 所有列都是相同的宽度 - 所有行都是相同的高度 - 要指定预期的行和列的数目 - 不需要给子元素指定所在的行和列 子元素将自动的根据添加是顺序从第一行开始显示在对应的行和列中,每样都是从

##操作单列#操作A到C列#操作1到3行#指定一个范围遍历所有行和列#获取所有行#获取所有列 #coding=utf-8 from openpyxl import Workbook wb=Workbook() ws1=wb.active ws1["A1"]=1 ws1["A2"]=2 ws1["A3"]=3 ws1["B1"]=4 ws1["B2"]=5 ws1["B3"]=6 ws1[

pandas读写excel和csv操作总结 按索引读取某一列的值 按关键字读取某一列的值 按关键字查询某一行的值 保存成字典并写入新的csv import pandas as pd grades=pd.read_excel('C:/Users/xxx/Desktop/1-4章内容掌握情况结果.xlsx',usecols=[0,12]) # 读取某个索引对应的列 fields=['Student'] ans={'name':[],'grade':[]} names=pd.read_csv('C:/

软件版本 Python 2.7.13;   Win 10 场景描述 1.使用python读取指定长度的文本: 2.使用python读取某一范围内的文本. Python代码 test.txt文本内包含的字符串为“AAAAAAAABBBBBBBBCCCCCCCCDDDDDDDD”,A,B,C,D均为8个 # -*- coding:utf-8 -*- text_file = r"test.txt" # open() f = open(text_file, "r") # 以

python 读取指定文本并拼接成指定的格式 # -*- coding: utf-8 -*- import os def getHelloWorld(path, fileName): """ :param path: :param fileName: :return: string """ try: os.path.isdir(path) except Exception as e: raise e else: resHello = '' res

Python编码格式导致的csv读取错误(pandas.read_csv) 本文记录python小白我今天遇到的这两个问题(csv.reader和pandas.csv_read): pandas模块“CParserError: Error tokenizing data. C error: Expected 1 fields in line 4, saw 2”错误 csv模块“line contains NULL byte”错误 今天处理数据时疏忽了,而且还偷懒把数据复制到xlsx保存后,直接修

CSV(comma-separated values) 是跨多种形式导入导出数据的标准格式,比如 MySQL.Excel. 它以纯文本存储数和文本.文件的每一行就代表一条数据,每条记录包含了由逗号分隔的一个或多个属性值.这个标准格式的名字来源就是每条记录是用逗号将其属性分隔的. 即使有这个非常明显的命名标准,而实际上却没有一个官方的标准 CSV 格式,有可能是以一些比较类似的分隔符来分隔数据,虽然它们的扩展是 .csv 但是实际上却用了各种符号,空格.tab,这些也是比较流行的符号.有时由于缺少

python csv 模块的使用 歌曲推荐:攀登(live) csv 是用逗号分隔符来分隔列与列之间的. 1. csv的写入 1.简单的写入,一次写入一行 import csv with open("data.csv","w") as file: writer = csv.writer(file,delimiter=" ") writer.writerow(["song","singer","ra

Jmeter随机生成/随机选取/csv读取关键字 一.随机生成关键字 随机生成关键字,需要组件:随机变量配置元件(Random Variable)  该组件的作用是生成字符+随机数字格式的字符串,并保存在变量中,以便后续使用  下面几种格式的字符串都是可以通过该组件来生成的 01-selenium selenium-01 se001lenium 2017 1.步骤详情: """ 步骤一:选择Web Test Plan模版 1.点击templates按钮 2.选择Buildin

csv是Comma-Separated Values的缩写,是用文本文件形式储存的表格数据,比如如下的表格: 就可以存储为csv文件,文件内容是:No.,Name,Age,Score1,Apple,12,982,Ben,13,973,Celia,14,964,Dave,15,95假设上述csv文件保存为"A.csv",如何用Python像操作Excel一样提取其中的一列,即一个字段,利用Python自带的csv模块,有两种方法可以实现: 第一种方法使用reader函数,接收一个可迭代的