Tôi có một tệp CSV từ trang web này. Tôi muốn đọc một số cột trong tệp đã tải xuống [phiên bản CSV có thể được tải xuống ở góc trên bên phải].
Giả sử tôi muốn có 2 cột:
- 59 mà trong tiêu đề là
star_name
- 60 mà trong tiêu đề là
ra
.
Tuy nhiên, vì một số lý do, các tác giả của trang web đôi khi quyết định di chuyển các cột xung quanh.
Cuối cùng, tôi muốn một cái gì đó như thế này, hãy nhớ rằng các giá trị có thể bị thiếu.
data = #read data in a clever way
names = data['star_name']
ras = data['ra']
Điều này sẽ ngăn chặn chương trình của tôi bị trục trặc khi các cột được thay đổi trở lại trong tương lai, nếu chúng giữ tên chính xác.
Cho đến bây giờ tôi đã thử nhiều cách khác nhau bằng cách sử dụng mô -đun csv
và mô -đun pandas
. Cả hai mà không có bất kỳ may mắn.
Chỉnh sửa [Đã thêm hai dòng + Tiêu đề của DataFile của tôi. Xin lỗi, nhưng nó cực kỳ dài.]
# name, mass, mass_error_min, mass_error_max, radius, radius_error_min, radius_error_max, orbital_period, orbital_period_err_min, orbital_period_err_max, semi_major_axis, semi_major_axis_error_min, semi_major_axis_error_max, eccentricity, eccentricity_error_min, eccentricity_error_max, angular_distance, inclination, inclination_error_min, inclination_error_max, tzero_tr, tzero_tr_error_min, tzero_tr_error_max, tzero_tr_sec, tzero_tr_sec_error_min, tzero_tr_sec_error_max, lambda_angle, lambda_angle_error_min, lambda_angle_error_max, impact_parameter, impact_parameter_error_min, impact_parameter_error_max, tzero_vr, tzero_vr_error_min, tzero_vr_error_max, K, K_error_min, K_error_max, temp_calculated, temp_measured, hot_point_lon, albedo, albedo_error_min, albedo_error_max, log_g, publication_status, discovered, updated, omega, omega_error_min, omega_error_max, tperi, tperi_error_min, tperi_error_max, detection_type, mass_detection_type, radius_detection_type, alternate_names, molecules, star_name, ra, dec, mag_v, mag_i, mag_j, mag_h, mag_k, star_distance, star_metallicity, star_mass, star_radius, star_sp_type, star_age, star_teff, star_detected_disc, star_magnetic_field
11 Com b,19.4,1.5,1.5,,,,326.03,0.32,0.32,1.29,0.05,0.05,0.231,0.005,0.005,0.011664,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,1,2008,2011-12-23,94.8,1.5,1.5,2452899.6,1.6,1.6,Radial Velocity,,,,,11 Com,185.1791667,17.7927778,4.74,,,,,110.6,-0.35,2.7,19.0,G8 III,,4742.0,,
11 UMi b,10.5,2.47,2.47,,,,516.22,3.25,3.25,1.54,0.07,0.07,0.08,0.03,0.03,0.012887,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,1,2009,2009-08-13,117.63,21.06,21.06,2452861.05,2.06,2.06,Radial Velocity,,,,,11 UMi,229.275,71.8238889,5.02,,,,,119.5,0.04,1.8,24.08,K4III,1.56,4340.0,,
Xem thảo luận
Cải thiện bài viết
Lưu bài viết
Xem thảo luận
Cải thiện bài viết
Lưu bài viết
Đọc pandas.read_csv[]method. We will pass the first parameter as the CSV file and the second parameter the list of specific columns in the keyword usecols. It will return the data of the CSV file of specific columns.
Bàn luận 1: Link of the CSV file used: link
Python3
Hãy cho chúng tôi xem cách đọc các cột cụ thể của tệp CSV bằng gấu trúc. Điều này có thể được thực hiện với sự trợ giúp của phương thức thePandas.Read_csv []. Chúng tôi sẽ vượt qua tham số đầu tiên dưới dạng tệp CSV và tham số thứ hai danh sách các cột cụ thể trong từ khóa usecols. Nó sẽ trả về dữ liệu của tệp CSV của các cột cụ thể.
Ví dụ & NBSP; 1: Liên kết của tệp CSV được sử dụng: Liên kết
# name, mass, mass_error_min, mass_error_max, radius, radius_error_min, radius_error_max, orbital_period, orbital_period_err_min, orbital_period_err_max, semi_major_axis, semi_major_axis_error_min, semi_major_axis_error_max, eccentricity, eccentricity_error_min, eccentricity_error_max, angular_distance, inclination, inclination_error_min, inclination_error_max, tzero_tr, tzero_tr_error_min, tzero_tr_error_max, tzero_tr_sec, tzero_tr_sec_error_min, tzero_tr_sec_error_max, lambda_angle, lambda_angle_error_min, lambda_angle_error_max, impact_parameter, impact_parameter_error_min, impact_parameter_error_max, tzero_vr, tzero_vr_error_min, tzero_vr_error_max, K, K_error_min, K_error_max, temp_calculated, temp_measured, hot_point_lon, albedo, albedo_error_min, albedo_error_max, log_g, publication_status, discovered, updated, omega, omega_error_min, omega_error_max, tperi, tperi_error_min, tperi_error_max, detection_type, mass_detection_type, radius_detection_type, alternate_names, molecules, star_name, ra, dec, mag_v, mag_i, mag_j, mag_h, mag_k, star_distance, star_metallicity, star_mass, star_radius, star_sp_type, star_age, star_teff, star_detected_disc, star_magnetic_field
11 Com b,19.4,1.5,1.5,,,,326.03,0.32,0.32,1.29,0.05,0.05,0.231,0.005,0.005,0.011664,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,1,2008,2011-12-23,94.8,1.5,1.5,2452899.6,1.6,1.6,Radial Velocity,,,,,11 Com,185.1791667,17.7927778,4.74,,,,,110.6,-0.35,2.7,19.0,G8 III,,4742.0,,
11 UMi b,10.5,2.47,2.47,,,,516.22,3.25,3.25,1.54,0.07,0.07,0.08,0.03,0.03,0.012887,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,1,2009,2009-08-13,117.63,21.06,21.06,2452861.05,2.06,2.06,Radial Velocity,,,,,11 UMi,229.275,71.8238889,5.02,,,,,119.5,0.04,1.8,24.08,K4III,1.56,4340.0,,
9star_name
0Output
import
pandas as pd
Link
of the CSV file used: link
Python3
Hãy cho chúng tôi xem cách đọc các cột cụ thể của tệp CSV bằng gấu trúc. Điều này có thể được thực hiện với sự trợ giúp của phương thức thePandas.Read_csv []. Chúng tôi sẽ vượt qua tham số đầu tiên dưới dạng tệp CSV và tham số thứ hai danh sách các cột cụ thể trong từ khóa usecols. Nó sẽ trả về dữ liệu của tệp CSV của các cột cụ thể.
Ví dụ & NBSP; 1: Liên kết của tệp CSV được sử dụng: Liên kết
# name, mass, mass_error_min, mass_error_max, radius, radius_error_min, radius_error_max, orbital_period, orbital_period_err_min, orbital_period_err_max, semi_major_axis, semi_major_axis_error_min, semi_major_axis_error_max, eccentricity, eccentricity_error_min, eccentricity_error_max, angular_distance, inclination, inclination_error_min, inclination_error_max, tzero_tr, tzero_tr_error_min, tzero_tr_error_max, tzero_tr_sec, tzero_tr_sec_error_min, tzero_tr_sec_error_max, lambda_angle, lambda_angle_error_min, lambda_angle_error_max, impact_parameter, impact_parameter_error_min, impact_parameter_error_max, tzero_vr, tzero_vr_error_min, tzero_vr_error_max, K, K_error_min, K_error_max, temp_calculated, temp_measured, hot_point_lon, albedo, albedo_error_min, albedo_error_max, log_g, publication_status, discovered, updated, omega, omega_error_min, omega_error_max, tperi, tperi_error_min, tperi_error_max, detection_type, mass_detection_type, radius_detection_type, alternate_names, molecules, star_name, ra, dec, mag_v, mag_i, mag_j, mag_h, mag_k, star_distance, star_metallicity, star_mass, star_radius, star_sp_type, star_age, star_teff, star_detected_disc, star_magnetic_field
11 Com b,19.4,1.5,1.5,,,,326.03,0.32,0.32,1.29,0.05,0.05,0.231,0.005,0.005,0.011664,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,1,2008,2011-12-23,94.8,1.5,1.5,2452899.6,1.6,1.6,Radial Velocity,,,,,11 Com,185.1791667,17.7927778,4.74,,,,,110.6,-0.35,2.7,19.0,G8 III,,4742.0,,
11 UMi b,10.5,2.47,2.47,,,,516.22,3.25,3.25,1.54,0.07,0.07,0.08,0.03,0.03,0.012887,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,1,2009,2009-08-13,117.63,21.06,21.06,2452861.05,2.06,2.06,Radial Velocity,,,,,11 UMi,229.275,71.8238889,5.02,,,,,119.5,0.04,1.8,24.08,K4III,1.56,4340.0,,
9star_name
0Output
import
pandas as pd
Link of the CSV file used: link
Python3
Hãy cho chúng tôi xem cách đọc các cột cụ thể của tệp CSV bằng gấu trúc. Điều này có thể được thực hiện với sự trợ giúp của phương thức thePandas.Read_csv []. Chúng tôi sẽ vượt qua tham số đầu tiên dưới dạng tệp CSV và tham số thứ hai danh sách các cột cụ thể trong từ khóa usecols. Nó sẽ trả về dữ liệu của tệp CSV của các cột cụ thể.
Ví dụ & NBSP; 1: Liên kết của tệp CSV được sử dụng: Liên kết
# name, mass, mass_error_min, mass_error_max, radius, radius_error_min, radius_error_max, orbital_period, orbital_period_err_min, orbital_period_err_max, semi_major_axis, semi_major_axis_error_min, semi_major_axis_error_max, eccentricity, eccentricity_error_min, eccentricity_error_max, angular_distance, inclination, inclination_error_min, inclination_error_max, tzero_tr, tzero_tr_error_min, tzero_tr_error_max, tzero_tr_sec, tzero_tr_sec_error_min, tzero_tr_sec_error_max, lambda_angle, lambda_angle_error_min, lambda_angle_error_max, impact_parameter, impact_parameter_error_min, impact_parameter_error_max, tzero_vr, tzero_vr_error_min, tzero_vr_error_max, K, K_error_min, K_error_max, temp_calculated, temp_measured, hot_point_lon, albedo, albedo_error_min, albedo_error_max, log_g, publication_status, discovered, updated, omega, omega_error_min, omega_error_max, tperi, tperi_error_min, tperi_error_max, detection_type, mass_detection_type, radius_detection_type, alternate_names, molecules, star_name, ra, dec, mag_v, mag_i, mag_j, mag_h, mag_k, star_distance, star_metallicity, star_mass, star_radius, star_sp_type, star_age, star_teff, star_detected_disc, star_magnetic_field
11 Com b,19.4,1.5,1.5,,,,326.03,0.32,0.32,1.29,0.05,0.05,0.231,0.005,0.005,0.011664,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,1,2008,2011-12-23,94.8,1.5,1.5,2452899.6,1.6,1.6,Radial Velocity,,,,,11 Com,185.1791667,17.7927778,4.74,,,,,110.6,-0.35,2.7,19.0,G8 III,,4742.0,,
11 UMi b,10.5,2.47,2.47,,,,516.22,3.25,3.25,1.54,0.07,0.07,0.08,0.03,0.03,0.012887,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,1,2009,2009-08-13,117.63,21.06,21.06,2452861.05,2.06,2.06,Radial Velocity,,,,,11 UMi,229.275,71.8238889,5.02,,,,,119.5,0.04,1.8,24.08,K4III,1.56,4340.0,,
9star_name
0
Output: