python删除csv文件的特定列数据的所在行

要删除特定列数据的所在行，可以使用Python中的pandas库。以下是一个例子：

import pandas as pd

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

# 删除特定列数据的所在行
df = df[df['column_name'] != 'value_to_delete']

# 将结果保存到新的csv文件
df.to_csv('new_file.csv', index=False)

在上面的代码中，首先使用pandas库的read_csv函数读取csv文件。然后，使用df[df['column_name'] != 'value_to_delete']语句删除特定列数据的所在行。最后，使用to_csv函数将结果保存到新的csv文件中。请将代码中的'column_name'替换为要删除的列的名称，将'value_to_delete'替换为要删除的值。

相关问题

如何在Python中删除某一列特定值所在行

？可以通过遍历整个数据集，在每一行中检查指定的值是否存在，如果存在，则将该行从数据集中删除。具体代码如下：

import pandas as pd

# 读取数据集
data = pd.read_csv('data.csv')

# 指定要删除的值
value_to_delete = '特定值'

# 遍历数据集，删除特定值所在的行
for index, row in data.iterrows():
    if value_to_delete in row.values:
        data.drop(index, inplace=True)

# 将处理后的数据集保存到文件
data.to_csv('new_data.csv', index=False)

这个方法适用于 Pandas 库中的数据集。如果使用 NumPy 或其他数据处理库，则可能需要使用不同的代码实现。

如此用pandas库从没有表头列名的csv文件中根据其第5第6列与txt文件中第5第6列具有相同数据的条件筛选出特定的行，并保留这些特定行所在行的其他数据，并一起输出到新的csv文件中

当csv文件没有列名时，可以通过以下代码读取csv文件并为其分配列名：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('your_csv_file.csv', header=None)
df.columns = ['col1', 'col2', 'col3', 'col4', 'col5', 'col6']

然后，可以读取txt文件并为其分配列名：

txt_df = pd.read_csv('your_txt_file.txt', sep='\t', header=None)
txt_df.columns = ['col5', 'col6', 'col7']

接下来，可以使用merge函数将两个DataFrame按照第5列和第6列进行合并，并保留csv文件中的其他列数据：

result = pd.merge(df, txt_df, on=['col5', 'col6'], how='inner')
result = result.drop(['col5', 'col6'], axis=1)

这里使用了merge函数将df和txt_df按照第5列和第6列进行合并，how参数设置为'inner'表示只保留具有相同数据的行。然后，使用drop函数删除结果中的第5列和第6列，保留其他列。

最后，将结果输出到新的csv文件中：

result.to_csv('your_output_file.csv', index=False)

这里使用了to_csv函数将结果输出到一个新的csv文件中，index参数设置为False表示不将行索引输出到文件中。

希望这个解决方案可以帮助到您！