pandas获取csv指定行，列
house_info = pd.read_csv('house_info.csv')
1：取行的操作：
house_info.loc[3:6]类似于python的切片操作
2：取列操作：
house_info['price'] 这是读取csv文件时默认的第一行索引
3：取两列
house_info[['price',tradetypename']] 取多个列也是同理的，注意里面是一个list的列表，不然会报错误；
4:增加列：
house_Info['adress_new']=list([.....]) 跟字典的操作有点类似；
5：对某一列除以他的最大值，这样可以得到一个0，1的数值范围，也就是一个简易的归一化操作；
house_info['price']/house_info['price'].max()
6:对列进行排序操作：
house_info.sorted_values('price',inplace=True,ascending=True) 这里的inplace表示再排序的时候是否生成一个新的dataframe 结构，ascending=true表示升序，默认也是升序；还有一点应该注意的是：对于缺省值，（Nan）排序的时候会把他排在末尾；
7：如何获取缺省值，：
column_null = pd.isnull(column) column_is_null_true = column[column_null]
总结
以上所述是小编给大家介绍的python pandas获取csv指定行 列的操作方法 ,希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对网站的支持！
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3月27日消息，苹果宣布2024年全球开发者大会（WWDC）将于6月10日至6月14日举行，巧合的是，这次大会与端午假期重合。
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RTX 5090要首发 性能要翻倍！三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB，每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps（PAM3），但也可以降至28 Gbps，以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示，GDDR7内存的能效将提高20%，同时工作电压仅为1.1V，低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计，使得在高速运行时的发热量降低，GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。