使用Numpy读取CSV文件,并进行行列删除操作

数据处理——-python csv文件删除行或者删除列 python csv文件简单的删除行或者删除列主要有以下四种方法。 ''' 方法一和方法二用于一般的删除 方法三使用切片比较方便 方法四一般用于遍历删除对应某种属性值的行 ''' import pandas as pd data = pd.DataFrame([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]) print(data) #方法一 data1 = data.drop([0,1]) print('删除第 0 和 1 行后data1 = ') print(data1) #方法二 data2 = 阅读详情

使用Numpy读取CSV文件,并进行行列删除操作

Numpy是Python强大的数据计算和处理模块,其操作数据非常迅速且简单易行。


首先读取CSV文件

>>> import numpy as np#导入numpy模块
>>> temp=np.loadtxt("file.csv",dtype=np.int,delimiter=',')

可以看到两行代码搞定,看一下temp的内容

>>> temp
array([[21,  2, 32],
       [ 1,  2,  3],
       [ 2,  3,  4]])

在这里temp是array类型,如果想要得到列表list可以使用一个命令

>>> temp.tolist()
[[21, 2, 32], [1, 2, 3], [2, 3, 4]]

就变成列表了。

对temp进行删除操作

对array进行行或列进行删除操作也非常简单

对行进行删除操作

>>> temp
array([[21,  2, 32],
       [ 1,  2,  3],
       [ 2,  3,  4]])
>>> tem=np.delete(temp,0,axis=0)
>>> tem
array([[1, 2, 3],
       [2, 3, 4]])
>>> 

对列进行删除操作

>>> ten=np.delete(temp,0,axis=1)
>>> ten
array([[ 2, 32],
       [ 2,  3],
       [ 3,  4]])
>>> 

注意句法

np.delete(temp,0,axis=1)#temp为操作对象,0表示要删除的对象索引,axis表示行还是列,axis=0表示删除行,axis=1表示删除列。
numpy 文章目录一、数据类型二、函数定义三、数据结构四、numpy、pandas、matplotlib(三大神器) 一、数据类型 二、函数定义 三、数据结构 四、numpy、pandas、matplotlib(三大神器) 阅读详情

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