[Python]Pandas 不能读取第一列

修复Pandas读取CSV丢失第一列的问题
最新推荐文章于 2024-07-03 21:05:30 发布
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#python #pandas #开发语言

参考: https://stackoverflow.com/questions/21902080/python-pandas-not-reading-first-column-from-csv-file

由于有些csv文件, 例如通过opencsv export出来的csv, 通过pandas读取, 会出现第一列丢失

这是由于bom头格式问题

网上有不少解决办法, 但是这个办法是相对简单的

a = pandas.DataFrame.from_csv('st1.csv', index_col=None, encoding='utf-8')

 把index_col=None, encoding='utf-8'设置好, 即可读取

a.columns可以打印出来第一列

成功解决pandas读取文件中不读取第一索引列
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
02-24 9746
成功解决pandas读取文件中不读取第一索引列 目录 解决问题 解决思路 解决方法 解决问题 解决pandas读取文件中不读取第一索引列 解决思路 pandas输出时会默认增加一列索引列 解决方法 添加参数index_col=0即可！该参数添加后，不会自动生成索引列(递增数值型)，而是调用当前数据中默认的第1列(作为当前输出的索引列) df_init = pd.read_excel(data_file,sheet_na...
python读取excel第一列缺失_Python-以excel特定列为参考，查找缺少的文件
weixin_39914825的博客
02-04 833
importxlrdimportosfrom find_lack_file2 importfolder_directory#excel路径输入判断defexcel_directory(path):pass_status= False #目录输入通过的状态，初始不通过inp_limit = 5 #输入限制次数warn_str = "请输入参考excel文件的完整路径(如C:/Users/Defa...
python在csv中添加一行数据_python-缺少csv中的第一行
weixin_39793105的博客
12-03 1327
我正在将.csv文件读入数据帧(CorpActionsDf),但是当我打印CorpActionsDf的头部时,我发现我缺少第一行数据：.cvs数据的头：BBG.XAMS.ASML.S 24/04/2015 0.7 Annual Regular CashBBG.XAMS.ASML.S 25/04/2014 0.61 Annual Regular CashBBG.XAMS.ASML.S ...
Python关于Pandas的iterrows、itertuples等遍历表格时读取不到第一行的问题
qq_42016346的博客
05-20 3131
是用来遍历 Pandas DataFrame 的方法，它会把 DataFrame 中的每一行转换成一个元组，其中第一个元素是行号，第二个元素是该行的数据。可以看到，就是DataFrame在转换时把表格第一行当成了列名，所以我们下意识想遍历表格所以内容时就无法读取到表格的第一行。遍历 DataFrame 的时候发现表格第二行被当成了第0行，这是。如果本文哪里有误随时可以提出了，收到会尽快更正的。在读取表格的时候指定header为None。
pandas读取文件中不读取第一索引列
weixin_55579895的博客
01-25 1万+
成功解决pandas读取文件中不读取第一索引列 pandas.read_csv()读取csv文件，默认第一列为index（索引）的解决办法 修改为如下代码即可使index设为默认从0开始： 原本是 df = pd.read_csv(fpath,index_col=False ) 修改为 df = pd.read_csv(fpath,index_col=0 ) 将索引项设置为第0行（从0开始数，0为第一个元素，其实就是第一行） 比较详细的解答： pandas.read_csv ...
python pandas读取csv后,获取列标签的方法
09-19
本篇文章将详细介绍如何使用pandas读取CSV文件，并获取其中的列标签。 首先，我们需要导入pandas库。在Python中，通常会用以下代码来导入： ```python import pandas as pd ``` pandas库提供了一个名为`read_csv`...
python Pandas 读取txt表格的实例
09-20
本文将深入探讨如何使用Pandas读取txt文件，并通过一个具体的实例来演示其操作过程。 首先，我们需要了解Pandas中的`read_table`函数，这是用来读取以特定分隔符（如空格、制表符等）分隔的文本文件的主要方法。在...
python pandas 读取excel 去重某一列_Python中Pandas读取修改excel操作攻略（代码示例）...
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本篇文章给大家带来的内容是关于Python中Pandas读取修改excel操作攻略(代码示例)，有一定的参考价值，有需要的朋友可以参考一下，希望对你有所帮助。环境:python 3.6.8以某米赛尔号举个例子吧:>>> pd.read_excel('1.xlsx', sheet_name='Sheet2')名字 等级 属性1 属性2 天赋0 四九幻曦 100 自然...
28-Python Pandas读取文件
qwy715229258163的博客
07-03 677
当使用 Pandas 做数据分析的时，需要读取事先准备好的数据集，这是做数据分析的第一步。本节将对上述方法做详细介绍。
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python不读第一行和第一列-python 第一个
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由于用to_csv保存时会留下一行列索引，位置是第一行，使用read_csv读取csv文件后，会将第一行读取为数据，但事实上并不是，需要将它删除。使用df.drop(0)的方法，将第一行删除。 a = pd.read_csv(r'Filename\csvname.csv', header=None) a = a.drop(0) ...
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I have a simple 2 column csv file called st1.csv:GRID St11457 6141458 6571459 6791460 7321461 7541462 8111463 748However, when I try to read the csv file, the first column is n...
python pandas读文件(不把第一行作列属性)
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import pandas as pd #read_table可以指定分隔符 data1=pd.read_csv=("test.csv")#自动把第一行作列属性，第一行不能用 data2pd.read_csv("test.cvs",hearder=None)#不把第一行作列属性data1=data1.conlumns(["A","B"])#修改列属性 data1=data1.reindex(["1"
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注意excel是有多个sheet表的，默认pandas会读取第一个sheet，而用excel打开的文件有时候不会默认显示第一个sheet，所以导致读取数据的失误。 解决方法 读取的时候指定sheet即可。read_excel()的sheet_name ...
pandas（一）：read_csv解决第一列Unnamed问题
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08-24 3911
read_csv常用
python pandas 读取Excel文件某一列
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05-31
<think>嗯，用户想用Python的Pandas库读取Excel文件中的某一列数据。首先，我需要回忆一下Pandas的read_excel函数的用法。记得usecols参数可以指定要读取的列，对吧？那用户需要的是如何正确设置这个参数。用户可能不太清楚列索引是从0开始的，所以需要提醒他们。比如，想读取第4列的话，索引应该是3。另外，usecols可以接受列索引的列表，或者列名的列表，或者像"B:D"这样的范围。但用户可能更倾向于使用列索引，尤其是当列名不确定的时候。然后，用户可能需要将读取的数据转换为列表。这时候，应该用tolist()方法，但要注意如果是单列的话，可能需要先选择该列，再进行转换。比如df['列名'].tolist()或者df.iloc[:,0].tolist()。还要考虑是否需要列名。如果不需要，可以设置header参数为None，或者在读取时不指定列名。但根据示例代码，用户可能希望直接获取数据，不需要列名。 另外，用户可能遇到的常见问题，比如列索引错误，或者文件路径不正确。需要提醒他们检查这些方面。还有，如果Excel中有多个sheet，可能需要指定sheet_name参数，但用户的问题里没有提到，所以可能暂时不需要涉及。 最后，生成相关问题的时候，应该围绕读取多列、处理缺失值、性能优化等常见后续问题展开，帮助用户进一步学习。</think>### 使用Python Pandas读取Excel文件特定列的步骤 #### 1. **基础方法：通过列索引读取** ```python import pandas as pd # 读取Excel的第4列（索引3）和第7列（索引6） df = pd.read_excel("文件名.xlsx", usecols=[3, 6]) # 转换为Python列表（假设列名为默认列名） column_data = df.iloc[:, 0].tolist() # 第4列数据 ``` #### 2. **通过列名读取（推荐）** ```python # 若已知列名（例如"销量"和"价格"） df = pd.read_excel("文件名.xlsx", usecols=["销量", "价格"]) ``` #### 3. **混合模式（索引+列名）** ```python # 同时使用索引和列名定位列 df = pd.read_excel("文件名.xlsx", usecols=[3, "价格"]) ``` #### 4. **处理缺失值** 若目标列存在空值，可添加过滤： ```python clean_data = [x for x in column_data if pd.notnull(x)] ``` #### 注意事项： - 列索引从0开始计算 - 文件路径需使用绝对路径或确保相对路径正确 - 使用`print(df.head())`验证数据读取结果[^1]
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