# 下面这是对三个组学数据的列进行随机抽取200做一下测试，看看生成的曲线（随机抽取两次）
# -*- coding=utf-8 -*-
import pandas as pd
csv_file = pd.read_csv('/home/weidu/qwb/MORONET-master/BRCA-QWB/brca_meth.csv')    #读取原csv文件
sample = csv_file.sample(n=200, random_state=10, axis=1)###n=200表示抽200个，random_state表示的是每10个抽一个，axis=0（行），1（列）
# export to csv file
sample.to_csv('/home/weidu/qwb/MORONET-master/BRCA-QWB/test/brca_meth.csv')###随机抽取存入目标csv文件
                    # 下面这是对三个组学数据的列进行随机抽取200做一下测试，看看生成的曲线（随机抽取两次）# -*- coding=utf-8 -*-import pandas as pdcsv_file = pd.read_csv('/home/weidu/qwb/MORONET-master/BRCA-QWB/brca_meth.csv')    #读取原csv文件sample = csv_file.sample(n=200, random_state=10, axis=1)###n=200表示抽200个，ra
				
//读取csv文件的满足条件的行并写入另一个csv中
    public static void  readAndWrite(String readFile, String writeFile){
        File csv = new File(writeFile); // 写到哪个文件里
        try {
            BufferedReader reader = new BufferedReader(new FileReader(readFile));//从哪个文件读
				
[Pandas+Numpy] 从csv文件中随机提取某几行添加到另一个csv文件中
目标：从一个csv文件中随机抽取某些行，添加到另一个csv文件中。
条件：两个文件的列名（表头）相同，两个文件的cloumns一样
import pandas as pd
import numpy as np
import random # 用于生成随机数
// 读入要抽取的文件及要添加的csv文件
				
因为经常需要将数据存成csv格式的文件，特写下博文记录。
csv文件，即逗号分隔值文件格式，文件以村文本形式存储表格数据，通俗来讲，一般就是通过逗号来实现将数据分段存入表格中，与Excel表格类似，可用Excel打开此类文件，具体的概念就不做介绍了，主要介绍数据存储的实现方式。
(1)在MFC中存储一个数组元素（未指定第一行标题内容），直接上代码：
	//保存一个数组中的元素;
	CFil...
#处理函数
def readwrite(input_file,output_file):
        #pd.read_csv() 将CSV文件读入并转化为数据框(DataFrame)形式。
        #参数设置:.
				
本程序可以读入任意行和列的csv文件，保存在Data这个数组内部
本人找寻CSDN上所有其他类似功能程序，发现没有一个满足我的要求
于是自行编写，可以说领先超越CSDN所有其他类似功能程序，实用性极强
#include <iostream>
#include <fstream>
#include <sstream>
#include <typeinfo>
#include <cstring>
using namespace std;
				
如何从csv文件中随机拷贝指定行数据到另外一个csv文件中并删除原文件中拷贝的数据
现有一个数据集，是csv文件的形式，想要将其分割出一个验证集。我的训练数据和标签是分开的两个csv文件，如下图所示，所以需要分割出的验证激也是两个csv文件，并且分割出的两个文件中数据的序号保持一致，以维持数据和标签的对应关系。
设计思路：
所需工具包：random，pandas。
打开csv文件，创建验证集的csv文件，使用random产生一个随机数组，数值的范围不超过训练数据的总数。
将随机数组中随机数对应的行复制到
				
提取多份csv文件特定的列整合到新的csv工作表中
在科研生活中，我们可能在数据测试中得到很多份csv数据，这些数据只有两列，我们在后续数据处理中可能想把这些数据放在origin中绘图，其中所有数据的x轴(即第一列数据)都相同，我们想将y轴都整合在新的文件里，保存一列x轴数据，这样方便origin作图。因此，这里记录如何通过python代码快速实现整合。
该问题用代码进行处理的思路是这样：
首先需要知道这些文件所处的路径位置
接着逐次读取每份文件，并提取某列数据
建立空列表，将提取出来的数据写入新的工作
在代码中，您需要将`column1`、`column2`和`column3`替换为您需要的列名，并将`original.csv`替换为您的原始文件名，将`new.csv`替换为您要保存的新文件名。
此外，`index=False`用于防止pandas将默认的行标签保存到新文件中。