python从csv文件中筛选不是互联网或科技公司

在Python中，你可以使用pandas库来读取CSV文件，并通过数据清洗和条件过滤来筛选出非互联网或科技公司的行。以下是简单的步骤：

1. 首先，你需要导入`pandas`模块，它是处理表格数据的强大工具。

import pandas as pd

2. 然后，使用`pd.read_csv()`函数加载CSV文件，假设文件名为"data.csv"。

df = pd.read_csv('data.csv')

3. 接下来，检查公司类别列。假设这个列叫做`company_type`，并且你想找的是非"互联网"、非"科技"的公司，可以使用`isin()`函数来筛选。

non_technology_companies = df[~df['company_type'].isin(['互联网', '科技'])]

这里`~`表示否定操作符，`isin(['互联网', '科技'])`返回一个布尔系列，`~`将其转换为相反的逻辑。

4. 最后，如果你只想保留列名，可以用`.loc`选择特定索引，或者直接打印结果查看。

print(non_technology_companies[['company_name', 'company_type']])

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在Python中，你可以使用pandas库来处理CSV文件并筛选出非互联网或科技公司的数据。假设你的CSV文件包含一个列（比如“行业”）用于标识公司类型。以下是简单的步骤：

import pandas as pd

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

# 确定互联网或科技相关的关键词列表
tech_keywords = ['互联网', '科技', 'IT']

# 使用条件筛选行
non_tech_companies = df[~df['行业'].isin(tech_keywords)]

# 检查是否有满足条件的公司（过滤掉全部是科技公司的）
if non_tech_companies.empty:
    print("没有找到非互联网或科技公司的记录")
else:
    # 保存筛选后的结果到新的CSV文件
    non_tech_companies.to_csv('filtered_companies.csv', index=False)

在这个例子中，`isin()`函数检查每个公司的行业是否在给定的关键字列表中，如果不在，则保留该行。最后，将结果保存到一个新的CSV文件。