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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 pd
df = 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 66
0 5 6 77
1 6 7 88
2 7 8 99
3 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。
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