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使用 pd.read_csv 的 usecols 参数

在使用 pandas 进行数据处理时，pd.read_csv 是一个常用的函数，用于从 CSV 文件中读取数据。通过 usecols 参数，用户可以指定在读取 CSV 文件时，只加载特定的列，这在处理大文件时尤其有用，因为它可以减少内存的使用并提高读取效率。

usecols 参数简介

usecols 参数用于指定需要读取的列。它接受以下几种类型的输入：

1. 列名的列表：直接传入需要读取的列名列表。
2. 列索引的列表：传入整数列表，指定需要读取的列的索引位置（从 0 开始）。
3. 函数：传入一个函数，筛选符合条件的列。

基本用法

1. 使用列名

当你知道 CSV 文件中需要读取哪些列时，可以传入列名的列表。例如，假设 CSV 文件包含以下列：['A', 'B', 'C', 'D']，你只需要读取 A 和 C 列：

```python import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv', usecols=['A', 'C']) ```

这样，只有 A 和 C 两列会被加载到 DataFrame 中。

2. 使用列索引

如果你不记得列名，但知道列的位置（索引），可以传入列索引的列表。例如，要读取 CSV 文件中的第 0 列和第 2 列：

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

这会加载第 0 和第 2 列。

3. 使用函数过滤列

usecols 参数还可以接受一个函数，这个函数会对每列进行判断，返回 True 或 False 来决定是否加载该列。例如，如果只想加载列名中包含字母 "A" 的列：

python df = pd.read_csv('data.csv', usecols=lambda x: 'A' in x)

在这个例子中，usecols 会加载所有列名中包含字母 "A" 的列。

usecols 参数的优势

1. 提高效率：只加载必要的列可以减少内存使用，特别是在处理非常大的数据集时。
2. 简化操作：当 CSV 文件包含许多列，但你只需要其中的一部分时，usecols 可以直接帮助你选择需要的列，避免加载不必要的数据。
3. 避免内存溢出：通过只加载部分列，尤其是在内存有限的情况下，能够避免因加载整个数据集而导致的内存溢出问题。

示例：读取部分列

假设你有一个包含以下列的 CSV 文件：['ID', 'Name', 'Age', 'Gender', 'Salary']，你只关心 Name 和 Age 两列，可以这样使用 usecols：

python df = pd.read_csv('people.csv', usecols=['Name', 'Age'])

或者使用列索引：

python df = pd.read_csv('people.csv', usecols=[1, 2])

读取带条件的列

如果你想加载所有列名中包含字母 "e" 的列：

python df = pd.read_csv('people.csv', usecols=lambda x: 'e' in x)

总结

pd.read_csv 的 usecols 参数是一个非常实用的功能，特别是在处理大型数据集时。通过使用 usecols，你可以指定需要加载的列，从而提高内存使用效率并减少计算时间。无论是使用列名、列索引，还是通过函数筛选列，usecols 都为数据读取提供了灵活的选择。 ```