如何在Python中读取CSV文件特定行的指定列？

首先纠正你当前代码的两个问题：

• usecols=[23]仅指定了第24列（Pandas采用0索引），如果要读取两列，需要传入包含两个列索引的列表，比如usecols=[22, 23]（对应原文件的第23和24列）。
• nrows=3是读取从起始位置（或skiprows跳过之后）开始的连续3行，而非你需要的特定行。

根据你的需求，提供三种实用方案：

方案1：读取连续的特定行（适合范围行场景） #

如果要读取某一段连续行，结合skiprows和nrows精准定位：

import pandas as pd
# 示例：读取第5-7行数据（跳过前4行数据，保留表头），同时读取第22、23列
df = pd.read_csv(
    'file_name.csv',
    usecols=[22, 23],  # 指定要读取的两列索引
    skiprows=range(1, 5),  # 跳过第1到4行数据行（第0行是表头）
    nrows=3  # 读取接下来的3行
)

方案2：读取不连续的特定行 #

如果要读取分散的行（比如第3、6、9行），先计算需要跳过的行再读取：

import pandas as pd

# 先获取CSV总行数（包含表头）
total_rows = sum(1 for _ in open('file_name.csv'))
# 定义要保留的行索引：0是表头，加上目标数据行的索引（比如第3、6、9行对应数据行索引2、5、8）
rows_to_keep = [0, 2, 5, 8]
# 生成需要跳过的行索引列表
skip_rows = [i for i in range(total_rows) if i not in rows_to_keep]

# 读取指定列和指定行
df = pd.read_csv('file_name.csv', usecols=[22, 23], skiprows=skip_rows)

方案3：先读全表再筛选（适合小文件场景） #

如果CSV文件体积不大，直接读取整个文件后用iloc筛选更简单直观：

import pandas as pd

# 读取整个CSV
df = pd.read_csv('file_name.csv')
# 筛选特定行（比如行索引2、5、8）和指定列（22、23）
selected_data = df.iloc[[2, 5, 8], [22, 23]]

内容的提问来源于stack exchange，提问作者zukofirenation