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Python 提取csv数据并筛选指定条件数据
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前言一、使用pandas和numpy库二、使用步骤1.引入库2.读入数据3.转化格式4.处理数据
总结
前言
本文主要介绍通过Python提取csv文件中数据，并对数据进行处理。 编译器：Anaconda3 语言：Python3 提示：以下是本篇文章正文内容，本文仅为作者作为学习笔记使用，大佬勿喷 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。 二、使用步骤 1.引入库代码如下（示例）： import pandas as pd import numpy as np 2.读入数据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 |
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