pandas根据条件删除csv行

可以使用pandas中的Boolean Indexing来根据条件删除csv文件中的行。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

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

# 根据条件筛选出需要删除的行
condition = df['column_name'] == 'condition_value'

# 删除符合条件的行
df.drop(df[condition].index, inplace=True)

# 将处理后的数据重新写入到csv文件中
df.to_csv('data_new.csv', index=False)

这个例子中，我们先读取了一个名为`data.csv`的csv文件，然后根据`column_name`列中的值是否等于`condition_value`来筛选出需要删除的行。最后，我们使用`drop`方法来删除这些行，并将处理后的数据重新写入到`data_new.csv`文件中。

相关问题

那如何使用pandas删除csv文件中满足指定条件的行呢

你可以使用 Pandas 库中的 `drop()` 方法删除满足指定条件的行。首先，你需要使用 Pandas 的 `read_csv()` 方法读取 CSV 文件，并将其存储在一个 DataFrame 对象中。然后，使用条件语句筛选出满足条件的行，并使用 `drop()` 方法删除这些行。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

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

# 根据条件筛选出要删除的行
condition = df['column_name'] > threshold # 使用实际的列名和阈值
rows_to_drop = df[condition]

# 使用 drop() 方法删除行
df = df.drop(rows_to_drop.index)

# 保存修改后的 DataFrame 到新的 CSV 文件
df.to_csv('new_file.csv', index=False)

请注意替换代码中的 `'your_file.csv'` 为实际的文件路径和文件名，`'column_name'` 为要进行条件筛选的列名，`threshold` 为指定的条件阈值。最后，将修改后的 DataFrame 保存为新的 CSV 文件，即 `'new_file.csv'`。

写出Pandas代码。CSV的第一行根据正则表达式的5个条件进行分列并设置为标题行。从第二行开始的内容到结尾按照空格分割。删除重复内容的整行。保存到CSV

假设CSV文件的路径为`file.csv`，正则表达式为`regex`，则代码如下：

import pandas as pd

# 读取CSV文件
df = pd.read_csv('file.csv', header=None, skiprows=1, sep='\s+')

# 分列并设置为标题行
columns = df.iloc[0, :].str.extract(regex).str.strip()
df.columns = columns

# 删除重复行
df.drop_duplicates(inplace=True)

# 保存到CSV文件
df.to_csv('output.csv', index=False)

解释一下代码：

1. `pd.read_csv()`函数用于读取CSV文件，`header=None`表示没有标题行，`skiprows=1`表示跳过第一行，`sep='\s+'`表示按照一个或多个空格分割。
2. 使用`df.iloc[0, :].str.extract(regex).str.strip()`分列并清除空格，得到标题行。
3. 使用`df.columns = columns`将标题行设置为DataFrame的列名。
4. 使用`df.drop_duplicates()`删除重复行，`inplace=True`表示在原DataFrame上进行修改。
5. 使用`df.to_csv()`将DataFrame保存到CSV文件，`index=False`表示不保存行索引。