Question

我是一个蟒蛇新手，我在阅读csv到熊猫并使用它时遇到了麻烦。这是我的csv文件：

我的python代码：

import numpy as np
import pandas as pd 
from math import exp
from math import sqrt

g = pd.DataFrame.from_csv('test.csv')

a = g.iloc[2:4,1]
print(a)

我收到以下错误：

IndexError: index 1 is out of bounds for axis 0 with size 1

我也尝试过：

a = g.iloc[2:4,'B']

以及用于定义列和行的许多其他排列。

当我打印g时，我得到以下内容：

             B
A             
2015-05-01  56
2015-05-02  76
2015-05-03  23
2015-05-04  45
2015-05-05  54
2015-05-06  65
2015-05-07  22

我无法理解为什么A和B没有对齐。

我只是使用这个例子，但一般来说我想读取大型csv文件，然后对矩阵的某些方面执行操作。

任何帮助将不胜感激。

Answer 1

首先DataFrame.from_csv虽然仍然支持，但最好使用顶级read_csv，因为它支持更多功能。

所以这个：

a = g.iloc[2:4,1]

是错误的语法，你想：

a = g.iloc[2:4]['A']

其次，默认情况下DataFrame.from_csv使用第一列作为索引，这就是为什么列'A'是您的索引，如果您通过了index_col=None，那么您将获得所需的结果：

In [6]:
pd.DataFrame.from_csv(file_path)

Out[6]:
    B
A    
1  56
2  76
3  23
4  45
5  54
6  65
7  22
In [7]:    
pd.DataFrame.from_csv(file_path, index_col=None)

Out[7]:
   A   B
0  1  56
1  2  76
2  3  23
3  4  45
4  5  54
5  6  65
6  7  22

正确的语法：

In [9]:   
df.iloc[2:4]['A']

Out[9]:
2    3
3    4
Name: A, dtype: int64

此外read_csv index_col的默认设置为None，因此如果您使用read_csv，则无法解决对齐问题。

请检查索引上的docs并选择。

修改

正如@Jeff所建议的那样，我总是同意Jeff，因为这种选择ix是典型的选择方法，但它的行为与iloc的不同之处在于它确实包含了与iloc不同的结束行选择。 {1}}：

In [10]: df.ix[2:4,'A'] Out[10]: 2 3 3 4 4 5 Name: A, dtype: int64

所以我不知道你想要选择哪一行，但要注意不同的语义。

<强>更新

请注意，.ix将来会被弃用，您可以使用.loc获得相同的结果：

In [202]: df.loc[2:4,'A'] Out[202]: 2 3 3 4 4 5 Name: A, dtype: int64

读取csv文件pandas slice arrays

1 个答案: