python 只筛选csv文件某一列数据在某个范围中的值其他列不变

可以使用 pandas 库来实现这个功能。首先，读取 csv 文件并将其转换为 pandas 的 DataFrame 对象：

import pandas as pd

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

假设要筛选第二列数据在 10 到 20 之间的行，可以使用以下代码：

filtered_df = df[(df.iloc[:, 1] >= 10) & (df.iloc[:, 1] <= 20)]

这里使用了 iloc 方法来选取第二列数据，并使用逻辑运算符 & 来组合两个条件。最后，可以将筛选后的结果保存到新的 csv 文件中：

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

这里的 index=False 表示不保存行索引。完整代码如下：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')
filtered_df = df[(df.iloc[:, 1] >= 10) & (df.iloc[:, 1] <= 20)]
filtered_df.to_csv('filtered_data.csv', index=False)

注意，这里的代码只筛选了某一列数据，其他列不变。如果需要对其他列进行操作，可以在筛选后的 DataFrame 上进行操作。

相关问题

python 只筛选csv文件某一列数据在某个范围中的值，不在此范围记为NAN其他列不变

可以使用 pandas 库来实现这个功能。首先，读取 csv 文件并将其转换为 pandas 的 DataFrame 对象：

import pandas as pd

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

假设要筛选第二列数据在 10 到 20 之间的行，可以使用以下代码：

mask = (df.iloc[:, 1] >= 10) & (df.iloc[:, 1] <= 20)
df.loc[mask, 1] = df.loc[mask, 1]  # 不在范围内的值设为 NAN

其中，`iloc[:, 1]` 表示选取所有行的第二列数据，`loc[mask, 1]` 表示选取符合条件的行的第二列数据。`&` 表示逻辑与运算，生成一个布尔型的掩码（mask），用于选取符合条件的行。最后一行代码将不在范围内的值设为 NAN。

关于 lua closure factory 的完整代码，可以参考以下示例：

function make_adder(x)
    return function(y)
        return x + y
    end
end

add5 = make_adder(5)
print(add5(3))  -- 输出 8

这个函数接受一个参数 x，返回一个闭包，闭包中包含一个参数 y，返回 x+y 的结果。调用 make_adder(5) 返回一个闭包 add5，调用 add5(3) 返回 8。

至于中文加密，有很多种加密方式，比如简单替换、置换、移位等。以下是一个简单的置换加密示例：

def encrypt(text, key):
    result = ''
    for c in text:
        if c.isalpha():
            offset = ord('a') if c.islower() else ord('A')
            index = (ord(c) - offset + key) % 26
            result += chr(index + offset)
        else:
            result += c
    return result

def decrypt(text, key):
    return encrypt(text, -key)

text = 'Hello, world!'
key = 3
encrypted = encrypt(text, key)
print(encrypted)  # 输出：Khoor, zruog!
decrypted = decrypt(encrypted, key)
print(decrypted)  # 输出：Hello, world!

这个示例中，encrypt 函数接受两个参数：要加密的文本和密钥。它遍历文本中的每个字符，如果是字母，则将其转换为 0-25 的数字，加上密钥，再转换回字母。如果不是字母，则直接保留。decrypt 函数则是 encrypt 函数的逆操作，将密钥取反即可。

import pandas as pd # 读取CSV文件 df = pd.read_csv('day01改改.csv') # 遍历指定列，删除不符合条件的行 for index, row in df.iterrows(): if row['app_type'] != 0 and row['app_type'] != 1: df.drop(index, inplace=True) break # 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('day01改改.csv', index=False) #%% 为什么一直运行没结果

在你的代码中，你尝试在遍历行并删除不符合条件的行后，将更新后的数据写回到原始的CSV文件。这可能导致问题，因为你同时在读取和写入同一个文件。这样做可能导致文件锁定或者覆盖正在打开的文件的问题。

为了解决这个问题，你可以尝试将更新后的数据写入一个新的CSV文件，而不是覆盖原始的文件。请尝试以下代码：

import pandas as pd

# 读取CSV文件
df = pd.read_csv('day01改改.csv')

# 创建一个新的DataFrame来存储更新后的数据
updated_df = pd.DataFrame(columns=df.columns)

# 遍历指定列，筛选出符合条件的行
for index, row in df.iterrows():
    if row['app_type'] == 0 or row['app_type'] == 1:
        updated_df = updated_df.append(row)

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

# 将更新后的数据写入新的CSV文件
updated_df.to_csv('updated_day01改改.csv', index=False)

在这个示例中，我们创建了一个新的DataFrame对象`updated_df`来存储符合条件的行。然后，我们使用`append()`方法将符合条件的行添加到`updated_df`中。最后，我们将更新后的数据写入一个新的CSV文件`updated_day01改改.csv`。

请注意，在这个示例中，我们使用了一个新的CSV文件来存储更新后的数据，而原始的CSV文件保持不变。这样可以避免在读取和写入同一个文件时出现冲突。你可以根据需要修改文件名和路径。