Python pandas读取文本文件指定行与列问题求助

嘿，我来帮你看看问题出在哪！你的需求很明确，但代码里有几个小细节没处理好，导致拿不到目标DataFrame。咱们一步步来修正：

首先，最关键的问题：函数没有返回值 #

你在party_list()里定义了df1，但没在函数末尾加return df1，所以调用这个函数的时候，根本拿不到生成的DataFrame呀！这是新手常犯的小疏漏，一定要记得把函数内部的结果返回出来，外部才能访问到。

其次，列名的空格要精准匹配 #

你写的usecols=["President ", "Took office ","Left office ", "Party "]里每个列名后面都带空格，得确认你的presidents.txt里的表头是不是真的带这些空格！比如文件里的表头是President还是President ？如果列名不匹配，pandas会找不到对应列，要么返回空列，要么直接报错。

你可以先跑一行代码确认实际列名：

import pandas as pd
print(pd.read_table("presidents.txt", delimiter=",", nrows=0).columns)

根据输出调整usecols里的列名，确保和文件表头完全一致。

最后，精准提取35-44行 #

你的文件共44行，假设第1行是表头，第35到44行是需要的数据（共10行），这里有两种简单的实现方法：

方法1：读取时直接指定跳过的行和读取行数

适合不想加载整个文件的场景：

import pandas as pd

def party_list():
    # 根据实际列名调整这里的列表
    target_cols = ["President", "Took office", "Left office", "Party"]
    # 跳过表头后的前33行（对应原文件第2-34行），只读取后面10行（原文件35-44行）
    df1 = pd.read_table(
        "presidents.txt",
        delimiter=",",
        usecols=target_cols,
        skiprows=range(1, 34),  # 跳过DataFrame索引1到33的行（对应原文件第2-34行）
        nrows=10
    )
    return df1

# 调用函数获取结果
result_df = party_list()
print(result_df)

方法2：先读整个文件，再筛选行

因为你的文件只有44行，完全可以先读全部内容，再用iloc筛选行，这种方式更直观，不容易算错跳过的行数：

import pandas as pd

def party_list():
    target_cols = ["President", "Took office", "Left office", "Party"]
    # 读取整个文件的目标列
    full_df = pd.read_table("presidents.txt", delimiter=",", usecols=target_cols)
    # 原文件第35行对应DataFrame的行索引33，第44行对应索引42（iloc是左闭右开，所以取到43）
    df1 = full_df.iloc[33:43]
    return df1

result_df = party_list()
print(result_df)

调试小技巧 #

如果还是有问题，可以先读取整个文件看看结构，排查数据是否符合预期：

full_df = pd.read_table("presidents.txt", delimiter=",")
print(full_df.shape)  # 查看行数和列数
print(full_df.head())  # 查看前几行的列名和数据格式

这样调整后应该就能顺利拿到你要的df1啦！

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Paula J