前言

有些人看到这个问题觉得不是问题，是嘛，不就是df.col[]函数嘛，其实忽略了一个重点，那就是我们要省去把csv文件全部读取这个过程，因为如果在面临亿万级别的大规模数据，得到的结果就是boom，boom，boom。

我们要使用一下现成的函数里面的参数nrows,和skiprows，一个代表你要读几行，一个代表你从哪开始读，这就可以了，比如从第3行读取4个

示例代码

import pandas as pddf = pd.DataFrame({'a':[1,2,3,4,5,6,7,8,9],'b':[22,33,44,55,66,77,88,99,10]})df.to_csv('test.csv')dt = pd.read_csv('test.csv',skiprows=5,nrows=3) print(dt) out: 4 5 660 5 6 771 6 7 882 7 8 993 8 9 10

就可以了，不过这个列头不知道是怎么回事，顺便如果想根据列值找index，可以参考下面的

然后

df = pd.DataFrame({'BoolCol': [1, 2, 3, 3, 4],'attr': [22, 33, 22, 44, 66]}, index=[10,20,30,40,50])print(df)a = df[(df.BoolCol==3)&(df.attr==22)].index.tolist()print(a) df = pd.DataFrame({'BoolCol': [1, 2, 3, 3, 4],'attr': [22, 33, 22, 44, 66]}, index=[10,20,30,40,50])print(df)a = df[(df.BoolCol==3)&(df.attr==22)].index.tolist()print(a)

问题得到了解决

总结

以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，谢谢大家对的支持。