遍历csv文件中的一列，若内容不等于0或者1便删除该行的python代码

你可以使用Python中的pandas库来遍历CSV文件的一列，并根据条件删除不符合要求的行。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 读取CSV文件
df = pd.read_csv('data.csv')

# 遍历指定列，删除不符合条件的行
for index, row in df.iterrows():
    if row['column_name'] != 0 and row['column_name'] != 1:
        df.drop(index, inplace=True)

# 重置行索引
df.reset_index(drop=True, inplace=True)

# 将更新后的数据写入CSV文件
df.to_csv('updated_data.csv', index=False)

在这个示例中，假设你要遍历名为`column_name`的列，并删除不等于0或1的行。使用`iterrows()`方法遍历DataFrame中的每一行，并检查`column_name`列的值是否满足条件。如果不满足条件，使用`drop()`函数删除该行。最后，使用`reset_index()`方法重置行索引，并使用`to_csv()`方法将更新后的数据写入到`updated_data.csv`文件中。

请注意，这只是一个示例代码，具体实现方式可能因你的CSV文件结构和需要做的条件判断而有所不同。你需要根据自己的情况进行相应的调整和修改。

相关问题

大文件csv中遍历所有列，如果一列中第二个数不为0，第三个数为-100，则删除该行

你可以使用Python中的csv模块来遍历csv文件中的所有列，并在满足条件时删除该行。以下是一个示例代码：

import csv

with open('example.csv', 'r') as file:
    reader = csv.reader(file)
    lines_to_remove = []
    for row in reader:
        if len(row) >= 3 and row[1] != '0' and row[2] == '-100':
            lines_to_remove.append(row)
    
    file.seek(0)
    writer = csv.writer(file)
    for row in reader:
        if row not in lines_to_remove:
            writer.writerow(row)
    
    file.truncate()

这个示例代码做了以下几件事情：

1. 打开名为example.csv的csv文件，并创建一个csv reader对象。
2. 遍历csv文件中的每一行，并检查第二个数是否为0，第三个数是否为-100。如果是，则将该行添加到一个待删除列表中。
3. 将文件指针移回文件开头，并创建一个csv writer对象。
4. 再次遍历csv文件中的每一行，并检查该行是否在待删除列表中。如果不是，则将该行写入文件中。
5. 最后使用truncate()方法将文件截断到当前文件位置。

请注意，在直接修改csv文件时，最好备份原始文件以防意外情况。

csv文件中遍历所有列，如果一列中第二个数不为0，第三个数为-100，则删除该行

可以使用Python中的csv模块来读取和操作csv文件。可以按照以下步骤实现对csv文件的操作：

1. 使用csv模块打开csv文件；
2. 读取csv文件中的每一行数据，并对每一行数据进行遍历；
3. 对于每一行数据，判断第二个数是否为0，第三个数是否为-100；
4. 如果第二个数不为0且第三个数为-100，则删除该行数据；
5. 最后将处理后的数据重新写入csv文件中。

下面是一份可能实现的Python代码，仅供参考：

import csv

# 读取csv文件
with open('data.csv', 'r') as file:
    reader = csv.reader(file)
    data = [row for row in reader]

# 遍历每一行数据，判断是否需要删除
for row in data:
    if row[1] != '0' and row[2] == '-100':
        data.remove(row)

# 将处理后的数据写入csv文件
with open('data_new.csv', 'w', newline='') as file:
    writer = csv.writer(file)
    writer.writerows(data)

需要注意的是，直接在遍历数据的过程中删除数据是有风险的，可能会导致遍历结果不准确。因此，建议将需要删除的数据先存储起来，在遍历完成后再进行删除。