切片熊猫系列

Question

我有以下代码：

total_csv = pd.read_csv('total.csv',header=0).iloc[:,:]
column28=total_csv ['28']
column27=total_csv ['27']
column26=total_csv ['26']
column25=total_csv ['25']
column24=total_csv ['24']
column23=total_csv ['23']

master_values=(column23,column24,column25,column26,column27,column28)

In [68]:master_values
Out[68]: 
(0    6867.488928
 Name: 23, dtype: float64, 0    6960.779317
 Name: 24, dtype: float64, 0    7007.540137
 Name: 25, dtype: float64, 0    7031.11444
 Name: 26, dtype: float64, 0    7127.469389
 Name: 27, dtype: float64, 0    7408.207806
 Name: 28, dtype: float64)

但是我希望master_values为(6867.488928,6960.779317,7007.540137,7031.11444,7127.469389,7408.207806)。

当前，我阅读total_csv的方式如下：

In [69]: total_csv
Out[69]: 
     z           23           24          25  ...     
0  CCS  6867.488928  6960.779317  7031.11444  ...  

如何读取master_values为(6867.488928,6960.779317,7007.540137,7031.11444,7127.469389,7408.207806)？

Answer 1

columnXX变量是否必要？

也许只是尝试以下操作：master_values = pd.read_csv（'total.csv'，header = 0）.iloc [0]

并且，如果您需要括号中所示的元组，可以这样进行：master_values = tuple（pd.read_csv（'total.csv'，header = 0）.iloc [0]）

Answer 2

您可以尝试以下方法：

total_csv.to_numpy()[0][0].split('  ')[1:]