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

你好，可以使用pandas库中的read_csv函数读取csv文件，然后指定header参数为None表示文件没有表头列名，再通过iloc方法选择第5、6列进行比较，最后使用isin函数筛选出与txt文件中第5、6列具有各自相同数据的行，代码如下：

import pandas as pd

# 读取csv文件，指定header为None
df = pd.read_csv('file.csv', header=None)

# 选择第5、6列进行比较
cols = [4, 5]
df_sel = df.iloc[:, cols]

# 读取txt文件，选择第5、6列进行比较
df_txt = pd.read_csv('file.txt', header=None, delimiter='\t')
df_txt_sel = df_txt.iloc[:, cols]

# 筛选出与txt文件中第5、6列具有各自相同数据的行
result = df[df_sel.isin(df_txt_sel.to_dict('list')).all(axis=1)]

# 输出结果
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。delimiter参数用于指定txt文件的分隔符。

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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

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：

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：

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：

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：

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。

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：

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')

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：

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：

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。