Cách trích xuất cột từ tệp CSV

Công cụ này là một công cụ trực tuyến đơn giản nhưng mạnh mẽ cho phép bạn trích xuất một hoặc nhiều cột cụ thể từ một tệp CSV và lưu chúng vào một tệp CSV riêng biệt. Công cụ này có thể cực kỳ hữu ích nếu bạn có một tệp CSV lớn với nhiều cột và bạn chỉ cần làm việc với một tập con của chúng.

o sử dụng công cụ, chỉ cần tải lên tệp CSV của bạn và chỉ định các cột bạn muốn trích xuất. Sau đó, công cụ sẽ xử lý tệp nhập liệu và tạo tệp CSV mới chỉ với các cột được chỉ định. Sau đó, bạn có thể tải xuống tệp đầu ra và sử dụng nó để phân tích thêm.

giải nén cột từ-csv-file

Làm thế nào để trích xuất cột từ một tệp CSV bằng Python?

Python là một ngôn ngữ lập trình phổ biến thường được sử dụng cho các nhiệm vụ phân tích dữ liệu và thao tác. Một nhiệm vụ phổ biến là trích xuất các cột cụ thể từ tệp CSV. May mắn thay, Python cung cấp một số thư viện giúp nhiệm vụ này dễ dàng và đơn giản.

Một trong những thư viện như vậy là gấu trúc thư viện, trong đó cung cấp một read_csv () chức năng có thể đọc tệp CSV vào một DataFrame đối tượng. Sau khi tệp CSV được tải vào một DataFrame , bạn có thể sử dụng lập chỉ mục để trích xuất các cột cụ thể theo tên hoặc vị trí. Ví dụ, bạn có thể sử dụng các iloc [] phương pháp để trích xuất cột theo vị trí chỉ mục của họ.

Dưới đây là đoạn mã ví dụ cho biết cách trích xuất các cột cụ thể từ tệp CSV bằng gấu trúc :

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)

Trong ví dụ này, trước tiên chúng ta tải tệp CSV đầu vào bằng cách sử dụng pd.read_csv () . Sau đó chúng tôi sử dụng iloc [] để trích xuất cột thứ nhất và thứ ba ( [0, 2] ) và gán kết quả cho một mới DataFrame gọi là new_df . Cuối cùng, chúng tôi lưu các cột được trích xuất vào một tệp CSV mới bằng cách sử dụng to_csv () .

Nhìn chung, sử dụng gấu trúc để trích xuất các cột cụ thể từ tệp CSV là một cách tiếp cận đơn giản và hiệu quả. Thư viện này cung cấp nhiều chức năng và tính năng hữu ích khác cho phân tích dữ liệu, làm cho nó trở thành một công cụ có giá trị cho bất kỳ nhà khoa học dữ liệu hoặc nhà phân tích nào.