我需要在一个csv文件里选取部分列存储到另一个csv文件中，使用python帮我补全代码import pandas as pd import numpy as np df_orgin = pd.read_csv('C:/Users/86188/Desktop/spark大作业数据集/covid.csv')

好的，以下是代码示例：

import pandas as pd
import numpy as np

# 读取原始csv文件
df_origin = pd.read_csv('C:/Users/86188/Desktop/spark大作业数据集/covid.csv')

# 选择需要的列
columns_to_keep = ['column1', 'column2', 'column3']
df_new = df_origin[columns_to_keep]

# 存储到新的csv文件
df_new.to_csv('C:/Users/86188/Desktop/spark大作业数据集/new_covid.csv', index=False)

其中，`columns_to_keep` 是需要保留的列的列名列表，可以根据实际需求进行修改。`index=False` 表示不在输出文件中包含行索引。

相关问题

在多个csv文件中选取自己想要的合成一个新的csv文件用python编写代码

### 回答1：

很高兴回答您的问题：在多个csv文件中选取自己想要的合成一个新的csv文件用python编写代码，可以通过使用Python的csv模块来实现。您可以使用csv.reader()函数来读取每个csv文件，然后使用csv.writer()函数将所选的内容写入新的csv文件中。

### 回答2：
要在多个CSV文件中选取自己想要的数据并合成一个新的CSV文件，可以使用Python编写代码实现。

首先，我们需要导入`pandas`库，这个库提供了强大的数据处理和分析工具。然后，我们可以使用`pandas`的`read_csv`函数读取每个CSV文件，并通过设定相关的参数来选择需要的数据。

接下来，我们可以初始化一个空的`DataFrame`，用于存储合并后的数据。然后，使用一个循环来遍历每个CSV文件，并将所需的数据添加到新的`DataFrame`中。

最后，我们可以使用`to_csv`函数将新的`DataFrame`保存为一个新的CSV文件。

下面是一个简单的示例代码，假设我们要从两个CSV文件中选取"姓名"和"年龄"这两列数据，并将它们合并到一个新的CSV文件中：

import pandas as pd

# 读取第一个CSV文件
df1 = pd.read_csv('file1.csv', usecols=['姓名', '年龄'])

# 读取第二个CSV文件
df2 = pd.read_csv('file2.csv', usecols=['姓名', '年龄'])

# 合并数据
merged_df = pd.concat([df1, df2])

# 保存为新的CSV文件
merged_df.to_csv('merged.csv', index=False)

print("合并完成！")

请根据自己的实际需求修改代码中的文件名、需要选取的列名以及保存的新文件名。有多少个CSV文件就重复读取和合并的步骤多少次。

用python编写在多个csv文件中选取自己想要的合成一个新的csv文件的代码

### 回答1：
可以使用Python的Pandas库来合并多个CSV文件。以下是一个示例代码，假设要合并所有名为"data_*.csv"的文件，并选择第一列和第三列：

import glob
import pandas as pd

# 获取所有需要合并的CSV文件
all_files = glob.glob("data_*.csv")

# 读取所有CSV文件，并合并到一个DataFrame对象中
df_list = []
for filename in all_files:
    df = pd.read_csv(filename, usecols=[0,2])
    df_list.append(df)
merged_df = pd.concat(df_list, axis=1)

# 将合并后的DataFrame对象保存为新的CSV文件
merged_df.to_csv("merged_data.csv", index=False)

这个代码使用glob库获取所有需要合并的CSV文件，然后使用Pandas的read_csv函数读取每个文件的第一列和第三列，并将它们合并到一个DataFrame对象中。最后，使用to_csv函数将合并后的DataFrame保存为一个新的CSV文件。

### 回答2：
你可以使用Python的pandas库来实现在多个CSV文件中选取所需内容并合并成一个新的CSV文件。

首先，导入pandas库：

import pandas as pd

接下来，定义一个函数来合并CSV文件：

def merge_csv(files, output_file):
    all_data = pd.DataFrame()  # 创建一个空的DataFrame
    for file in files:
        data = pd.read_csv(file)  # 读取CSV文件
        all_data = all_data.append(data)  # 将数据添加到all_data中
    all_data.to_csv(output_file, index=False)  # 将合并后的数据保存到新的CSV文件中

在函数中，我们首先创建一个空的DataFrame `all_data`，然后遍历所有要合并的CSV文件。对于每个文件，我们使用`pd.read_csv()`函数读取CSV数据，并使用`append()`方法将数据添加到`all_data`中。最后，我们使用`to_csv()`方法将合并后的数据保存到输出文件中，设置`index=False`来去除索引列。

最后，调用该函数并传入要合并的CSV文件列表和输出文件名：

files = ['file1.csv', 'file2.csv', 'file3.csv']  # 要合并的CSV文件列表
output_file = 'merged.csv'  # 合并后的输出文件名
merge_csv(files, output_file)  # 调用函数合并CSV文件

以上代码将会按照文件列表的顺序合并CSV文件，并将合并结果保存为`merged.csv`文件。

请根据实际需求修改文件名、路径和选择特定列等。

### 回答3：
下面是一个用Python编写的代码示例，用于从多个CSV文件中选择所需的数据，并将其合并为一个新的CSV文件：

import pandas as pd
import os

# 设置要选择的CSV文件路径和文件名
file_dir = "路径/至/CSV文件目录"
selected_files = ["文件1.csv", "文件2.csv", "文件3.csv"]

# 创建一个用于存储所选数据的空DataFrame
merged_data = pd.DataFrame()

# 遍历所选文件
for file in selected_files:
    file_path = os.path.join(file_dir, file)
    
    # 读取CSV文件中的数据
    data = pd.read_csv(file_path)
    
    # 在这里添加数据选择或处理的代码
    # 例如，如果要选择特定的列: data = data[['列名1', '列名2', ...]]
    
    # 将所选数据合并到总的DataFrame中
    merged_data = pd.concat([merged_data, data], ignore_index=True)

# 将合并后的数据保存到新的CSV文件中
merged_data.to_csv("合并文件.csv", index=False)

上述代码假设所要选择的CSV文件位于同一个文件夹下，并且我们通过selected_files列表指定了要选择的文件名。可以根据实际情况修改这些变量。

在遍历每个CSV文件时，我们可以添加更多的代码来选择特定的列、进行数据处理等。例如，如果我们只想选择列名为 '列名1' 和 '列名2' 的数据，可以在读取数据后使用 `data = data[['列名1', '列名2']]` 完成选择。

最后，将所有选择后的数据通过 `pd.concat` 函数合并为一个总的DataFrame，并使用 `to_csv()` 方法将结果保存到新的CSV文件中，指定 `index=False` 参数来避免保存索引列。