标签：numpy 数据 Numpy 列名 笔记 pred csv data Pandas
- 读取csv文件
data = pd.read_csv('路径/文件名.csv',encoding='utf-8')
- 按行读取数据
data = data[: n] # 取前n行
- 按列读取数据
data = data[['列名1', '列名2']]
- 将某列中的特定值进行替换
data['列名'] =data['列名'].replace('被替换值', '替换值')
- 按列名删除列
data = data.drop(columns=['列名1','列名2'], axis=1)
- 按列值查找行
data.loc[data['列名']=='查找值']
- 查找列值中不符合条件的数据行
data.loc[~data['列名'].isin(['值1','值2','值3'])]
- 删除列值中含有NaN的行
data = data.dropna(axis=0,how='any') #drop all rows that have any NaN values
- 在不添加额外索引列的前提下保存数据为csv文件
data .to_csv('./data.csv', index=False)
- 将tensor(GPU)类型数据转换为numpy类型数据
top_pred = top_pred.cpu().numpy()
- 将numpy类型数据按行拼接
pred_data = np.concatenate((pred_data, top_pred), axis=0)
- 将numpy数据进行数据类型转换
pred_data = pred_data.astype(np.int)
- 将numpy类型数据转换为DataFrame格式
data = pd.DataFrame(pred_data)
- 保存为csv文件
data.to_csv('./result/result.csv')
标签：numpy,数据,Numpy,列名,笔记,pred,csv,data,Pandas 来源： https://blog.csdn.net/weixin_40605573/article/details/114762757
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