我创建了单个csv文件 - ＆＃34; dataaa.csv＆＃34;，输入了列标题＆＃34;操作＆＃34;指定我想要提取的列，并使用以下代码。
data = pd.read_csv('dataaa.csv')
df1=data.loc[:,"operation"]
。工作。但现在我想把它扩展到一个真实的情况，
我需要在5210文件上迭代相同的过程，这是linux中split命令的结果。输出文件以文件名xxa开头。但是它包含一个列标题＆＃34;操作＆＃34;。如何才能读取列 - 这是我文件中的第二列，这足以迭代大量文件。
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您可以使用read_csv函数中的usecols关键字。查看完整的documentation。
data = pd.read_csv('dataaa.csv', usecols=[1], header=None)
usecols：array-like或callable，默认无
返回列的子集。如果是数组，则所有元素都必须 要么是位置的（即文档列中的整数索引） 或者与用户提供的列名对应的字符串 在名称中或从文档标题行推断。例如，a 有效的类似数组的usecols参数将是[0,1,2]或['foo'， 'bar'，'baz']。
如果是可调用的，则将根据列名称评估可调用函数，返回可调用函数求值的名称 真正。有效可调参数的一个例子是lambda x： [＆＃39; AAA＆＃39;，＆＃39; BBB＆＃39;，＆＃39; DDD＆＃39;]中的x.upper（）。使用此参数会导致 更快的解析时间和更低的内存使用率。