如何筛选出没有表头的csv文件里面第5列和第6列中与特定两列数字存在的各自相同的数据
时间: 2024-02-17 17:05:02 浏览: 25
可以使用Python中的pandas库来完成这个任务。具体步骤如下:
1. 导入需要的库
```python
import pandas as pd
```
2. 读取csv文件
```python
df = pd.read_csv('your_file.csv', header=None)
```
3. 筛选出第5列和第6列中与特定两列数字存在的各自相同的数据
```python
num1 = 10 # 第一列特定数字
num2 = 20 # 第二列特定数字
filtered_df = df[(df[4] == num1) & (df[5] == num2) | (df[4] == num2) & (df[5] == num1)]
```
这样,filtered_df中就包含了第5列和第6列中与特定两列数字存在的各自相同的数据。注意,这里假设第5列的索引为4,第6列的索引为5,如果你的csv文件中这两列的索引不同,需要根据实际情况进行修改。
相关问题
如何筛选出没有表头的csv文件里面第5列和第6列中与特定两列数字相同的数据
如果没有表头的csv文件,您可以使用Python中的pandas库来筛选出第5列和第6列中与特定两列数字相同的数据。以下是一个简单的示例代码:
```python
import pandas as pd
# 读取csv文件,指定header=None,表示没有表头
df = pd.read_csv('your_file.csv', header=None)
# 筛选出第5列和第6列与特定两列数字相同的数据
specific_column_1 = 123 # 假设第5列数字为123
specific_column_2 = 456 # 假设第6列数字为456
filtered_df = df[(df.iloc[:, 4] == specific_column_1) & (df.iloc[:, 5] == specific_column_2)] # 选择第5列和第6列数据,列索引分别为4和5,iloc方法用于根据索引选择行或列
# 输出筛选结果
print(filtered_df)
```
这段代码将读取名为"your_file.csv"的没有表头的csv文件,并筛选出第5列和第6列中与特定两列数字(假设分别为123和456)相同的数据,并将结果打印出来。其中,header=None表示没有表头,iloc方法用于根据索引选择行或列,通过df.iloc[:, 4]和df.iloc[:, 5]选择第5列和第6列数据。&用于逻辑与运算,保证两个条件同时满足。
python如何筛选出没有表头列名的Csv文件中第5第6列各自与txt文件第5第6列具有相同数据的行,并写入新的csv文件
可以使用Python的csv模块来读取没有表头列名的csv文件,并使用pandas来对数据进行筛选和处理。具体的步骤如下:
1. 导入csv和pandas库:
```python
import csv
import pandas as pd
```
2. 读取csv文件并转换为DataFrame格式:
```python
with open('data.csv', 'r') as f:
reader = csv.reader(f)
data = list(reader)
csv_df = pd.DataFrame(data)
```
3. 读取txt文件并转换为DataFrame格式:
```python
with open('data.txt', 'r') as f:
lines = f.readlines()
txt_data = [line.strip().split(',') for line in lines]
txt_df = pd.DataFrame(txt_data)
```
4. 提取csv文件和txt文件中的第5、6列数据:
```python
csv_data = csv_df.iloc[:, 4:6]
txt_data = txt_df.iloc[:, 4:6]
```
5. 将两个DataFrame按照列进行合并,并筛选出符合条件的行:
```python
result = pd.concat([csv_data, txt_data], axis=1, join='inner')
```
6. 将结果写入新的csv文件:
```python
result.to_csv('result.csv', index=False, header=False)
```
这样就可以从没有表头列名的csv文件中筛选出第5、6列各自与txt文件第5、6列具有相同数据的行,并将结果保存到新的csv文件中。注意,这个方法假设csv文件和txt文件中的数据没有重复行,否则需要进行去重处理。