Python Pandas - 从 CSV 文件读取数据并打印前十行中与“Car”匹配的“product”列的值

假设您拥有“products.csv”文件，并且结果包含多行多列，并且前十行中“product”列的值与“Car”匹配。

在此处下载 products.csv 文件 这里。

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

我们有两个不同的解决方案可以解决此问题。

解决方案 1

df = pd.read_csv('products.csv ')

  • 打印行数 = df.shape[0] 和列数 = df.shape[1]

  • 将 df1 设置为使用 iloc[0:10,:] 从 df 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

df = pd.read_csv('products.csv ')

  • 打印行数 = df.shape[0] 和列数 = df.shape[1]

  • 使用 df.head(10) 获取前十行并分配给 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，让我们检查其实现以更好地理解 -

import pandas as pd
df = pd.read_csv('products.csv ')
print("Rows:",df.shape[0],"Columns:",df.shape[1])
df1 = df.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

更新于: 2021年2月17日

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