Jak wyodrębnić kolumny z pliku CSV

Narzędzie jest prostym, ale potężnym narzędziem online, które pozwala wyodrębnić jedną lub więcej konkretnych kolumn z pliku CSV i zapisać je w osobnym pliku CSV. To narzędzie może być niezwykle przydatne, jeśli masz duży plik CSV z wieloma kolumnami i musisz pracować tylko z ich podzbiorem.

o użyj narzędzia, po prostu prześlij plik CSV i określ kolumny, które chcesz wyodrębnić. Następnie narzędzie przetworzy plik wejściowy i utworzy nowy plik CSV z określonymi kolumnami. Następnie możesz pobrać plik wyjściowy i użyć go do dalszej analizy.

wyodrębnić-kolumny-z-pliku-csv-

Jak wyodrębnić kolumny z pliku CSV za pomocą Pythona?

Python jest popularnym językiem programowania, który jest często używany do zadań analizy danych i manipulacji. Jednym z typowych zadań jest wyodrębnianie określonych kolumn z pliku CSV. Na szczęście Python udostępnia kilka bibliotek, które sprawiają, że to zadanie jest łatwe i proste.

Jedną z takich bibliotek jest pandy biblioteka, która zapewnia read_csv () funkcja, która może odczytać plik CSV do DataFrame obiekt. Po załadowaniu pliku CSV do DataFrame , możesz użyć indeksowania, aby wyodrębnić określone kolumny według nazwy lub pozycji. Na przykład, można użyć iloc [] metoda wyodrębniania kolumn według ich pozycji indeksu.

Oto przykładowy fragment kodu, który pokazuje, jak wyodrębnić określone kolumny z pliku CSV za pomocą pandy :

import pandas as pd

# Load the CSV file into a DataFrame
df = pd.read_csv('input.csv')

# Extract the 'column1' and 'column3' columns
new_df = df.iloc[:, [0, 2]]

# Save the extracted columns to a new CSV file
new_df.to_csv('output.csv', index=False)

W tym przykładzie najpierw załadować wejściowy plik CSV za pomocą pd.read_csv () . Następnie używamy iloc [] aby wyodrębnić pierwszą i trzecią kolumnę ( [0, 2] ) i przypisz wynik do nowego DataFrame zadzwonił new_df . Na koniec zapisujemy wyodrębnione kolumny do nowego pliku CSV za pomocą to_csv () .

Ogólnie rzecz biorąc, za pomocą pandy wyodrębnianie określonych kolumn z pliku CSV jest prostym i skutecznym podejściem. Ta biblioteka zapewnia wiele innych przydatnych funkcji i funkcji do analizy danych, co czyni go cennym narzędziem dla każdego naukowca lub analityka danych.