Pandas: como usar read_csv com argumento usecols

Você pode usar o argumento usecols na função read_csv() para ler colunas específicas de um arquivo CSV em um DataFrame do pandas.

Existem duas maneiras comuns de usar este argumento:

Método 1: use usecols com nomes de colunas

 df = pd. read_csv (' my_data.csv ', usecols=[' this_column ', ' that_column '])

Método 2: use usecols com posições de coluna

 df = pd. read_csv ( ' my_data.csv ', usecols=[ 0,2 ])

Os exemplos a seguir mostram como usar cada método na prática com o seguinte arquivo CSV chamado basket_data.csv :

Exemplo 1: Usando usecols com nomes de colunas

Podemos usar o seguinte código para importar o arquivo CSV e usar apenas as colunas chamadas “team” e “rebounds”:

 import pandas as pd

#import DataFrame and only use 'team' and 'rebounds' columns
df = pd. read_csv (' basketball_data.csv ', usecols=[' team ',' rebounds '])

#view DataFrame
print (df)

   team rebounds
0 to 10
1 B 9
2 C 6
3 D 2

Observe que apenas as colunas team e rebotes foram importadas, pois esses foram os nomes das colunas que especificamos no argumento usecols .

Exemplo 2: Usando usecols com posições de coluna

Podemos usar o seguinte código para importar o arquivo CSV e usar apenas as colunas nas posições de índice 0 e 2:

 import pandas as pd

#import DataFrame and only use columns in index positions 0 and 2
df = pd. read_csv (' basketball_data.csv ' , usecols=[ 0,2 ])

#view DataFrame
print (df)

   team rebounds
0 to 10
1 B 9
2 C 6
3 D 2

Observe que apenas as colunas team e rebotes foram importadas, pois eram as colunas nas posições de índice 0 e 2, que são os valores que especificamos no argumento usecols .

Nota : A primeira coluna do arquivo CSV possui uma posição de índice 0.

Recursos adicionais

Os tutoriais a seguir explicam como realizar outras tarefas comuns em Python:

Pandas: Como pular linhas ao ler um arquivo CSV
Pandas: como ler arquivos Excel
Pandas: Como exportar um DataFrame para Excel