python删除csv多条件的数据

可以使用 pandas 库中的 drop 方法来删除符合多个条件的数据，示例代码如下：

import pandas as pd

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

# 删除符合多个条件的数据
df = df.drop(df[(df['column1'] == 'value1') & (df['column2'] == 'value2')].index)

# 将结果保存到新的 csv 文件中
df.to_csv('new_data.csv', index=False)

其中，`column1` 和 `column2` 分别是需要匹配的列名，`value1` 和 `value2` 分别是需要匹配的值。如果需要删除符合多个条件的数据，可以使用 `&` 连接多个条件。最后，将结果保存到新的 csv 文件中即可。

相关问题

python对csv多条件的数据删除

可以使用pandas库来处理csv文件，使用drop函数可以删除满足多个条件的数据。例如：

import pandas as pd

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

# 删除满足多个条件的数据
df = df.drop(df[(df['column1'] == value1) & (df['column2'] == value2)].index)

其中，column1和column2是csv文件中的列名，value1和value2是需要满足的条件值。

python 删除csv满足条件的数据

在Python中，你可以使用`pandas`库来删除满足条件的CSV数据。下面是一个简单的示例代码：

import pandas as pd

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

# 根据条件删除数据
data = data[data['column_name'] != 'condition']

# 保存修改后的数据到新的CSV文件
data.to_csv('new_data.csv', index=False)

在上面的代码中，你需要将`data.csv`替换为你要操作的CSV文件的路径。`column_name`是你要根据的列名，`condition`是你要满足的条件。这段代码会将满足条件的数据删除，并将修改后的数据保存到`new_data.csv`文件中。