python,遍历a.csv的第10列，如果找到字符串“Buddy_Alloc”则记录该字符串的第11列和第12列的内容， 继续遍历找到与字符串“Buddy_Alloc”第11列和第12列字符串相同，

则将其记录下来，直到遍历完整个文件，最后输出所有符合条件的记录。

以下是可能的 Python 代码实现：

import csv

# 打开 CSV 文件
with open('a.csv', newline='') as csvfile:
    reader = csv.reader(csvfile)
    # 遍历每一行
    for row in reader:
        # 如果第 10 列是 "Buddy_Alloc"
        if row[9] == "Buddy_Alloc":
            # 记录第 11 列和第 12 列的内容
            target1 = row[10]
            target2 = row[11]
            # 继续遍历找到与第 11 列和第 12 列相同的记录
            for row2 in reader:
                if row2[10] == target1 and row2[11] == target2:
                    # 输出符合条件的记录
                    print(row, row2)

注意，这只是一种可能的实现方式，具体实现可能因为数据格式等因素而有所不同。

相关问题

python,遍历a.csv的第10列，如果找到字符串“Buddy_Alloc”则记录该字符串的第11列和第12列的内容，

可以使用Python的csv模块来遍历a.csv文件，并使用条件语句来判断第10列是否包含字符串“Buddy_Alloc”，如果是，则记录第11列和第12列的内容。以下是示例代码：

import csv

with open('a.csv', 'r') as csvfile:
    reader = csv.reader(csvfile)
    for row in reader:
        if 'Buddy_Alloc' in row[9]:
            col11 = row[10]
            col12 = row[11]
            print(f"Found 'Buddy_Alloc' in row {reader.line_num}: col11={col11}, col12={col12}")

请注意，这只是一个示例代码，具体实现可能需要根据实际情况进行调整。

python，将a.csv中LogType为Info的所有行，在这些行中筛选Data为Buddy_或者Poor_的所有行，将筛选出的行保存到新的b.csv中

### 回答1：
下面是代码实现：

import pandas as pd

# 读取a.csv文件
df = pd.read_csv('a.csv')

# 筛选LogType为Info的所有行
df_info = df[df.LogType == 'Info']

# 筛选Data为Buddy_或者Poor_的所有行
df_buddy_poor = df_info[df_info.Data.str.contains('Buddy_|Poor_')]

# 保存筛选出的行到新的b.csv中
df_buddy_poor.to_csv('b.csv', index=False)

希望这能对您有所帮助。

### 回答2：
为了实现以上要求，我们可以使用Python中的pandas库来处理CSV文件。首先，我们需要导入pandas库并读取a.csv文件：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('a.csv')

接下来，我们可以使用条件筛选的方式，选择LogType为"Info"的所有行：

info_df = df[df['LogType'] == 'Info']

随后，我们可以通过条件筛选，选择Data为"Buddy_"或者"Poor_"的所有行：

filtered_df = info_df[info_df['Data'].str.startswith(('Buddy_', 'Poor_'))]

最后，我们可以将筛选出的行保存到新的b.csv文件中：

filtered_df.to_csv('b.csv', index=False)

完整的代码如下：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('a.csv')
info_df = df[df['LogType'] == 'Info']
filtered_df = info_df[info_df['Data'].str.startswith(('Buddy_', 'Poor_'))]
filtered_df.to_csv('b.csv', index=False)

执行以上代码后，b.csv文件中将包含满足筛选条件的行。

### 回答3：
要实现此需求，可以使用Python的csv模块来读取和写入CSV文件。下面是实现的代码：

import csv

# 打开a.csv文件并读取数据
with open('a.csv', 'r') as file_a:
    csv_reader = csv.DictReader(file_a)
    rows_to_write = []

    # 遍历每一行数据
    for row in csv_reader:
        # 判断LogType是否为Info
        if row['LogType'] == 'Info':
            # 判断Data是否以Buddy_或Poor_开头
            if row['Data'].startswith('Buddy_') or row['Data'].startswith('Poor_'):
                rows_to_write.append(row)

# 将筛选出的行写入b.csv文件
with open('b.csv', 'w', newline='') as file_b:
    fieldnames = ['Timestamp', 'LogType', 'Data']  # 定义CSV的表头
    csv_writer = csv.DictWriter(file_b, fieldnames=fieldnames)

    csv_writer.writeheader()  # 写入表头
    csv_writer.writerows(rows_to_write)  # 写入筛选出的行数据

print('筛选完成，已将符合条件的行保存到b.csv文件中。')

该代码首先使用`with`语句打开a.csv文件并按行读取数据。然后通过遍历每一行数据，判断LogType是否为'Info'，并判断Data是否以'Buddy_'或'Poor_'开头。如果条件都满足，则将该行数据添加到`rows_to_write`列表中。

随后，打开b.csv文件并创建一个csv.DictWriter对象。然后调用`writeheader()`方法写入表头，调用`writerows()`方法将`rows_to_write`中的行数据写入到b.csv文件中。

最后，在命令行打印出完成的提示信息。