python删除csv多条件的数据
时间: 2023-05-14 12:04:54 浏览: 51
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:
```python
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:
```python
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指定条件的数据
可以使用 pandas 库来删除 csv 文件中指定条件的数据。具体代码如下:
```python
import pandas as pd
# 读取 csv 文件
df = pd.read_csv('data.csv')
# 删除满足条件的数据
df = df.drop(df[df['column_name'] == 'condition'].index)
# 保存修改后的 csv 文件
df.to_csv('data.csv', index=False)
```
其中,`column_name` 是需要删除数据的列名,`condition` 是需要删除的条件。这段代码会删除满足条件的行,并将修改后的数据保存到原文件中。