如何用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6第7列具有各自相同数据的条件筛选出包含第5第6行在内的行数
时间: 2024-02-17 12:03:53 浏览: 17
可以使用pandas库中的read_csv函数读入csv文件,然后使用header参数指定表头为None,再使用usecols参数指定需要读入的列为第5列和第6列,代码如下:
```python
import pandas as pd
df = pd.read_csv('filename.csv', header=None, usecols=[4, 5])
```
接下来,使用pandas库中的read_table函数读入txt文件,再使用usecols参数指定需要读入的列为第6列和第7列,代码如下:
```python
txt_df = pd.read_table('filename.txt', header=None, usecols=[5, 6])
```
然后,使用merge函数将两个DataFrame按照第6列进行合并,代码如下:
```python
result_df = pd.merge(df, txt_df, on=5)
```
最后,筛选出第5列和第6列同时满足条件的行数,代码如下:
```python
filtered_df = result_df[(result_df[4] == result_df[5])]
rows = filtered_df.index.tolist()
```
其中,rows即为包含第5列和第6列同时满足条件的行数的列表。
相关问题
如何用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6第7列具有各自相同数据的条件筛选出包含第5第6行在内的一整行
你好,可以按照以下步骤实现:
1. 使用pandas库中的read_csv函数读取csv文件,指定header参数为None表示文件没有表头列名。
2. 选择第5、6列进行比较,使用iloc方法实现。
3. 使用pandas库中的read_csv函数读取txt文件,指定header参数为None表示文件没有表头列名,指定delimiter参数为制表符(默认为逗号)。
4. 选择第6、7列进行比较,使用iloc方法实现。
5. 将csv文件中的第5、6列和txt文件中的第6、7列进行比较,使用isin函数筛选出满足条件的行。
6. 将筛选结果与原始的csv文件进行合并,使用merge函数实现。
7. 输出包含第5、6行在内的一整行数据。
代码示例如下:
```python
import pandas as pd
# 读取csv文件,指定header为None
df1 = pd.read_csv('file.csv', header=None)
# 选择第5、6列进行比较
df1_sel = df1.iloc[:, [4, 5]]
# 读取txt文件,指定header为None,delimiter为制表符
df2 = pd.read_csv('file.txt', header=None, delimiter='\t')
# 选择第6、7列进行比较
df2_sel = df2.iloc[:, [5, 6]]
# 将csv文件中的第5、6列和txt文件中的第6、7列进行比较,使用isin函数筛选出满足条件的行
result = df1[df1_sel.isin(df2_sel.to_dict('list')).all(axis=1)]
# 将筛选结果与原始的csv文件进行合并
result = pd.merge(df1, result, how='right')
# 输出包含第5、6行在内的一整行数据
print(result)
```
其中,to_dict('list')函数将DataFrame对象转换为字典,方便使用isin函数进行比较。header参数用于指定文件是否包含表头列名。delimiter参数用于指定分隔符。使用merge函数合并数据时,how参数为'right'表示保留筛选结果的行,并将其与原始数据进行合并。
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列具有各自相同数据的条件筛选出包含第5第6行在内的一整行,并输出到新的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:
```python
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:
```python
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:
```python
result = pd.merge(df, txt_df, on=['col5', 'col6'], how='inner')
```
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。此时,result中包含了符合条件的行及其所有列数据。
最后,将结果输出到新的csv文件中:
```python
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。
需要注意的是,如果想要在结果中保留csv文件中的第5行和第6行,可以在读取csv文件时设置这两行的数据类型为str,避免在读取csv文件时自动将其转换为数字类型。即:
```python
df = pd.read_csv('your_csv_file.csv', header=None, dtype={4: str, 5: str})
df.columns = ['col1', 'col2', 'col3', 'col4', 'col5', 'col6']
```
这样,在执行merge操作时,第5列和第6列的数据类型也是str类型,可以正确地匹配txt文件中的数据。
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