usecols参数用于选择要读取的列。可以传入一个包含列名或列索引的列表，或者是一个函数来过滤列。这样可以在读取大型CSV文件时只选择需要的列，避免加载整个文件到内存中。
示例:
117笔记问答import pandas as pd
# 读取csv文件，只选择指定列
df = pd.read_csv('data.csv', usecols=['col1', 'col2'])
# 使用函数过滤列
df = pd.read_csv('data.csv', usecols=lambda x: 'col' in x)
usecols 参数是 pandas.read_csv() 函数中的一个参数，用于指定读取 CSV 文件时要选择的列。该参数接受一个列表，其中包含要读取的列名或列索引。
例如，假...
您可以使用usecols参数来筛选您希望提取的数据列。通过在读取数据时指定usecols参数，您可以只选择需要的列，而不必加载整个数据集。这样可以节省内存和加快数据...
可以将它们一起使用来选择要读取的列，并跳过文件中的特定行。例如，假设您有一个包含10列的文件，但只想读取其中的前5列，并跳过前3行，可以这样做：
impo...
使用不存在的列名：如果在usecols参数中指定了不存在的列名，会导致程序报错。 指定的列范围超出了数据集的范围：如果在usecols参数中指定的列范围超出了数据集的...
usecols参数用于指定要读取的列，dtype参数用于指定每列的数据类型。这两个参数可以配合使用，以确保读取的数据类型与指定的数据类型一致。
例如，假设我们...
在使用usecols参数时，可以指定要读取的列的索引或列名，从而避免读取无用列。通过指定需要的列，可以减少内存和处理时间，提高读取数据的效率。
例如，假设...
在大数据处理中，使用usecols参数可以显著提高数据加载和处理的效率。通过指定需要读取的列，可以减少内存使用量和处理时间，从而加快数据处理过程。特别是在处理...
要实现列的重命名，可以结合使用pandas库的read_csv()函数的参数usecols和rename()函数。首先使用usecols参数选择要读取的列，然后使用rename()函数重命名这些列...