python 判断列表和csv文件相同值并获取值

可以使用Python的pandas库来实现。首先读取csv文件，将其转换成DataFrame格式。然后将列表转换成Series格式，再使用isin()方法来判断两个数据结构中是否有相同的值。最后使用loc[]方法来获取相同的值。

代码示例：

import pandas as pd

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

# 列表
lst = [1, 2, 3, 4, 5]

# 转换成Series格式
s = pd.Series(lst)

# 判断是否有相同值
mask = s.isin(df['column_name'])

# 获取相同的值
result = s.loc[mask]

print(result)

其中，'column_name'为csv文件中需要比较的列名。

相关问题

python 判断多个csv文件是否具有相同列名，将列名相同的列数据复制后存放在一个新csv文件中

您可以使用Python中的pandas库处理这个问题。具体流程如下：

1. 首先，使用pandas的read_csv()函数分别读取每个csv文件，存储到DataFrame中。
2. 使用DataFrame的columns属性获取每个DataFrame的列名列表。
3. 使用set()函数将每个DataFrame的列名列表转换为集合类型，并使用集合的intersection()方法获取列名相同的列名集合。
4. 遍历每个列名相同的列名集合，使用DataFrame的loc()方法将每个DataFrame对应列的数据复制到新的DataFrame中。
5. 最后，使用pandas的to_csv()函数将新的DataFrame保存为一个新csv文件。

下面是示例代码：

import pandas as pd
import glob

# 获取所有csv文件的文件名列表
file_list = glob.glob("*.csv")

# 读取所有csv文件，存储到DataFrame列表中
dfs = []
for filename in file_list:
    df = pd.read_csv(filename)
    dfs.append(df)

# 获取每个DataFrame的列名列表
col_lists = [set(df.columns) for df in dfs]

# 获取列名相同的列名集合
common_cols = set.intersection(*col_lists)

# 新建一个空的DataFrame
merged_df = pd.DataFrame()

# 复制所有列名相同的列到新的DataFrame中
for col in common_cols:
    for df in dfs:
        if col in df.columns:
            merged_df[col] = df[col]

# 将新的DataFrame保存为一个新csv文件
merged_df.to_csv("merged.csv", index=False)

请注意，在上面的代码中，我们假设所有的csv文件都具有相同的分隔符，并且文件名中不包含任何分隔符。如果您的csv文件不符合这些假设，您需要相应地对代码进行修改。

python csv文件判断列字符串最后一个字符和两个字符字符比较不相同就删除行

可以使用Python的csv库来读取CSV文件，然后使用字符串切片来获取每个单元格中字符串的最后一个字符，并与指定的字符进行比较，如果不相同，则删除该行。具体代码如下：

import csv

with open('example.csv', 'r') as file:
    reader = csv.reader(file)
    rows_to_keep = []
    for row in reader:
        if row[0][-1] != 'x':  # 获取第一列最后一个字符并与 'x' 进行比较
            rows_to_keep.append(row)
    
with open('example.csv', 'w', newline='') as file:
    writer = csv.writer(file)
    writer.writerows(rows_to_keep)

这里假设要获取的是文件中第一列的最后一个字符，并与字符 'x' 进行比较。如果不相同，则将该行添加到一个新的列表 `rows_to_keep` 中，最后将 `rows_to_keep` 中的行重新写入到同一个文件中，实现删除不符合条件的行。