Python:从 CSV 文件读取时如何排除行的特定部分

Question

我对 Python 很陌生，正在尝试读取 CSV 文件:`

1980,Mark,Male,Student,L,90,56,78,44,88
1982,Cindy,Female,Student,S,45,76,22,42,90
1984,Kevin,Male,Student,L,67,83,52,55,59
1986,Michael,Male,Student,M,94,63,73,60,43
1988,Anna,Female,Student,S,66,50,59,57,33
1990,Jessica,Female,Student,S,72,34,29,69,27
1992,John,Male,Student,L,80,67,90,89,68
1994,Tom,Male,Student,M,23,60,89,78,39
1996,Nick,Male,Student,S,56,98,84,44,50
1998,Oscar,Male,Student,M,64,61,74,59,63
2000,Andy,Male,Student,M,11,50,93,69,90

我只想将此数据的特定属性保存到字典或列表列表中。例如，我只想保留年份、姓名和五个数字(连续)。我不确定如何仅排除中间三列。

这是我现在的代码:

def read_data(filename):
    f = open("myfile.csv", "rt")
    import csv
    data = {}
    for line in f:
        row = line.rstrip().split(',')
        data[row[0]] = [e for e in row[5:]]

    return data

我只知道如何将大块的列保持在一起，但不知道如何将特定的列一一保持在一起。

Answer 1

您可以使用 pd.read_csv() 并传入所需的列名称:

import pandas as pd

df = pd.read_csv('csv1.csv', names=['Year','Name','Gender','ID1','ID2','Val1','Val2','Val3','Val4','Val5'])

desired = df[['Year','Name','Val1','Val2','Val3','Val4','Val5']]

产量:

    Year     Name  Val1  Val2  Val3  Val4  Val5
0   1980     Mark    90    56    78    44    88
1   1982    Cindy    45    76    22    42    90
2   1984    Kevin    67    83    52    55    59
3   1986  Michael    94    63    73    60    43
4   1988     Anna    66    50    59    57    33
5   1990  Jessica    72    34    29    69    27
6   1992     John    80    67    90    89    68
7   1994      Tom    23    60    89    78    39
8   1996     Nick    56    98    84    44    50
9   1998    Oscar    64    61    74    59    63
10  2000     Andy    11    50    93    69    90

另一种选择是使用 usecols 预先传递列索引位置，如下所示:

df = pd.read_csv('csv1.csv', header=None, usecols=[0,1,5,6,7,8,9])

请注意，这会返回一个带有名为列的索引位置的数据帧:

       0        1   5   6   7   8   9
0   1980     Mark  90  56  78  44  88
1   1982    Cindy  45  76  22  42  90
2   1984    Kevin  67  83  52  55  59
3   1986  Michael  94  63  73  60  43
4   1988     Anna  66  50  59  57  33
5   1990  Jessica  72  34  29  69  27
6   1992     John  80  67  90  89  68
7   1994      Tom  23  60  89  78  39
8   1996     Nick  56  98  84  44  50
9   1998    Oscar  64  61  74  59  63
10  2000     Andy  11  50  93  69  90