import pandas
read csv file without header
df = pandas.read_csv('./train.csv', header=None, index_col=False)
print(df)
print(df)
0 1 2 3 4 5
0 0101_003.png 770 946 2070 2973 table
1 0110_099.png 270 1653 2280 2580 table
2 0113_013.png 303 343 2273 2953 table
3 0140_007.png 664 1782 1814 2076 table
4 0146_281.png 704 432 1744 1552 table
5 0146_281.png 682 1740 1800 2440 table
6 0147_090.png 326 413 2106 1616 table
7 0147_090.png 760 1843 1643 2393 table
8 0147_125.png 310 338 2310 912 table
9 0147_125.png 754 1184 1798 1514 table
10 0147_256.png 590 366 1940 1520 table
.. ... ... ... ... ... ...
410 9529_050.png 104 2234 2040 2512 table
411 9530_051.png 90 470 2394 1682 table
412 9531_070.png 166 368 2328 1088 table
413 9531_070.png 148 1100 2340 1788 table
414 9531_073.png 50 260 2336 2876 table
415 9532_146.png 563 490 2440 2853 table
416 9533_038.png 1278 454 2326 1358 table
417 9533_038.png 1270 1774 2328 2368 table
[418 rows x 6 columns]
several way to read first column
print(df[0].tolist())
print(df.values.tolist()[:][0])
print(df.iloc[:,0].values.tolist())
['0101_003.png', '0110_099.png', '0113_013.png', '0140_007.png', '0146_281.png', '0146_281.png', '0147_090.png', '0147_090.png', '0147_125.png', '0147_125.png', '0147_256.png', '0147_256.png', '0148_271.png', '0148_479.png', '0151_180.png', '0151_208.png', '0154_080.png', '0154_474.png', '0155_081.png', '0199_384.png', '0203_075.png', '0206_007.png', '0206_048.png',
...
'9522_041.png', '9522_055.png', '9522_055.png', '9525_037.png', '9525_043.png', '9525_043.png', '9525_043.png', '9526_017.png', '9526_028.png', '9526_028.png', '9526_028.png', '9527_018.png', '9527_024.png', '9527_024.png', '9528_043.png', '9528_043.png', '9528_061.png', '9528_061.png', '9528_061.png', '9529_050.png', '9529_050.png', '9529_050.png', '9530_051.png', '9531_070.png', '9531_070.png', '9531_073.png', '9532_146.png', '9533_038.png', '9533_038.png']
pandas for each row
for index, row in df.iterrows():
print(index, row[0], row[1])
0 0101_003.png 770
1 0110_099.png 270
2 0113_013.png 303
3 0140_007.png 664
4 0146_281.png 704
5 0146_281.png 682
6 0147_090.png 326
7 0147_090.png 760
8 0147_125.png 310
9 0147_125.png 754
10 0147_256.png 590
11 0147_256.png 368
...
No comments:
Post a Comment