Python Pandas - 从 CSV 文件中读取数据并打印前十行与"Car"匹配的"product"列值
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假设您有‘products.csv’文件，并且前十行的行数和列数以及与‘Car’匹配的‘product’列值的结果为−
从此处下载 products.csv 文件。
Rows: 100 Columns: 8 id product engine avgmileage price height_mm width_mm productionYear 1 2 Car Diesel 21 16500 1530 1735 2020 4 5 Car Gas 18 17450 1530 1780 2018 5 6 Car Gas 19 15250 1530 1790 2019 8 9 Car Diesel 23 16925 1530 1800 2018
我们针对此问题有两种不同的解决方案。
解决方案 1
从 products.csv 文件读取数据并分配给 df
df = pd.read_csv('products.csv ')
打印行数 = df.shape[0] 和列数 = df.shape[1]
设置 df1 以使用 iloc[0:10,:] 从 df 中过滤前十行
df1 = df.iloc[0:10,:]
使用 df1.iloc[:,1] 计算与汽车匹配的产品列值
这里，产品列索引为 1，最后打印数据
df1[df1.iloc[:,1]=='Car']
示例
让我们检查以下代码以更好地理解 −
import pandas as pd
df = pd.read_csv('products.csv ')
print("Rows:",df.shape[0],"Columns:",df.shape[1])
df1 = df.iloc[0:10,:]
print(df1[df1.iloc[:,1]=='Car'])
解决方案 2
从 products.csv 文件读取数据并分配给 df
df = pd.read_csv('products.csv ')
打印行数= df.shape[0] 和 columns = df.shape[1]
使用 df.head(10) 取出前十行并分配给 df
df1 = df.head(10)
使用以下方法获取与 Car 匹配的产品列值
df1[df1['product']=='Car']
示例
现在，让我们检查一下它的实现，以便更好地理解 −
import pandas as pd
df = pd.read_csv('products.csv ')
print("Rows:",df.shape[0],"Columns:",df.shape[1])
df1 = df.head(10)
print(df1[df1['product']=='Car'])
输出
Rows: 100 Columns: 8 id product engine avgmileage price height_mm width_mm productionYear 1 2 Car Diesel 21 16500 1530 1735 2020 4 5 Car Gas 18 17450 1530 1780 2018 5 6 Car Gas 19 15250 1530 1790 2019 8 9 Car Diesel 23 16925 1530 1800 2018
