python获取多个csv文件中固定几列，并另存为

您好，我可以回答这个问题。您可以使用pandas库中的read_csv函数读取多个csv文件，然后使用loc函数选择需要的列，最后使用to_csv函数将结果另存为新的csv文件。具体代码如下：

import pandas as pd

# 读取多个csv文件
df1 = pd.read_csv('file1.csv')
df2 = pd.read_csv('file2.csv')
df3 = pd.read_csv('file3.csv')

# 选择需要的列
df1 = df1.loc[:, ['col1', 'col2', 'col3']]
df2 = df2.loc[:, ['col1', 'col2', 'col3']]
df3 = df3.loc[:, ['col1', 'col2', 'col3']]

# 将结果另存为新的csv文件
df1.to_csv('new_file1.csv', index=False)
df2.to_csv('new_file2.csv', index=False)
df3.to_csv('new_file3.csv', index=False)

希望能帮到您！

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python获取多个csv文件中固定几列，并合并在另一个CSV文件中

可以使用 pandas 库来实现。首先，使用 pandas 的 read_csv 函数读取多个 csv 文件，然后使用 loc 函数选择需要的列，最后使用 concat 函数将这些列合并到一个新的 DataFrame 中，最后使用 to_csv 函数将新的 DataFrame 保存为一个 csv 文件。具体实现可以参考以下代码：

import pandas as pd

# 读取多个 csv 文件
df1 = pd.read_csv('file1.csv')
df2 = pd.read_csv('file2.csv')
df3 = pd.read_csv('file3.csv')

# 选择需要的列
df1 = df1.loc[:, ['col1', 'col2']]
df2 = df2.loc[:, ['col1', 'col2']]
df3 = df3.loc[:, ['col1', 'col2']]

# 合并到一个新的 DataFrame 中
df = pd.concat([df1, df2, df3])

# 保存为一个 csv 文件
df.to_csv('new_file.csv', index=False)

注意，这里的 `col1` 和 `col2` 分别代表需要选择的列名，可以根据实际情况进行修改。同时，`index=False` 表示不保存索引列。

python读取csv文件某一列并另存为csv文件

要读取csv文件某一列并另存为csv文件，可以使用Python的csv模块中的DictReader和DictWriter方法。具体步骤如下：
1. 使用DictReader方法读取原始csv文件，将其转换为字典格式。
2. 通过字典的键值对，获取需要的列数据。
3. 使用DictWriter方法将所需列数据写入新的csv文件中。

下面是一个示例代码：

import csv

# 读取原始csv文件
with open('input.csv', 'r') as input_file:
    reader = csv.DictReader(input_file)
    # 获取需要的列数据
    column_data = [row['column_name'] for row in reader]

# 将所需列数据写入新的csv文件中
with open('output.csv', 'w', newline='') as output_file:
    writer = csv.DictWriter(output_file, fieldnames=['column_name'])
    writer.writeheader()
    for data in column_data:
        writer.writerow({'column_name': data})

其中，'column_name'需要替换为实际需要读取的列名。另外，需要注意的是，如果原始csv文件中存在空行，需要在打开文件时指定newline=''参数，否则会出现空行。