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一、使用pandas和numpy库
通过pandas库可以从csv提取到数据,但是数据的格式是DateFrame 格式,因为我不懂怎么处理DateFrame 格式的数据,所以就使用numpy库,将提取的数据转化为数组格式,这样可以就可以通过对数组的处理方式处理csv文件的数据。写回csv文件的过程中,再转换为DateFrame即可。
代码如下(示例):
import pandas as pd import numpy as np
本文是通过路径读取的文件。如果想通过文件名读取,需要把文件放与程序放到同一个文件夹中
代码如下(示例):
file1=pd.read_csv(r'C:\Users\86150\Desktop\1_Part2 附加测试题\Part2 附加测试题\4. data\data【各省-竞品】.csv')
此时读出的数据是DateFrame格式,输出如下
将DateFrame 格式的数据转化为数组
file1=np.array(file1)
此时得到输出如下
我们将所有省份是‘黑龙江’的数据挑选出来,并放入新的数组中
data=[] for item in file1: sh= item[0] if "黑龙江" ==sh: # print(item) data.append(item)
这样就把数据挑选出来并存放在data中
读到这里,这篇“怎么用Python提取csv数据并筛选指定条件数据”文章已经介绍完毕,想要掌握这篇文章的知识点还需要大家自己动手实践使用过才能领会,如果想了解更多相关内容的文章,欢迎关注亿速云行业资讯频道。
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