python提取csv文件中标签为1的数据，并保存为新文件

假设你的csv文件名为 "data.csv"，标签所在列为第一列，可以使用以下代码提取标签为1的数据，并保存为新文件 "data_1.csv"：

import csv

with open('data.csv', newline='') as csvfile:
    reader = csv.reader(csvfile)
    data = [row for row in reader if row[0] == '1']

with open('data_1.csv', 'w', newline='') as csvfile:
    writer = csv.writer(csvfile)
    writer.writerows(data)

这段代码首先和上一个问题一样，使用csv模块读取csv文件中标签为1的数据。然后，我们打开一个新的csv文件 "data_1.csv"，使用csv.writer将data中的数据写入该文件中。注意，我们使用了 'w' 模式来打开文件，这意味着如果该文件已经存在，则会被覆盖。如果你想要追加数据而不是覆盖文件，请使用 'a' 模式。

相关问题

python爬取网页表格_python提取网页表格并保存为csv

要提取网页表格并保存为csv文件，需要用到Python的第三方库BeautifulSoup和pandas。

具体步骤如下：

1. 使用requests库获取网页内容，并用BeautifulSoup解析网页。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = '要爬取的网页链接'
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

2. 找到表格所在的标签，并用BeautifulSoup提取表格数据。

table = soup.find('table')
rows = table.find_all('tr')
data = []

for row in rows:
    cols = row.find_all('td')
    cols = [col.text.strip() for col in cols]
    data.append(cols)

3. 将提取到的数据保存为csv文件。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(data)
df.to_csv('表格数据.csv', index=False, header=False)

完整代码如下：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd

url = '要爬取的网页链接'
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

table = soup.find('table')
rows = table.find_all('tr')
data = []

for row in rows:
    cols = row.find_all('td')
    cols = [col.text.strip() for col in cols]
    data.append(cols)

df = pd.DataFrame(data)
df.to_csv('表格数据.csv', index=False, header=False)

注意，需要替换代码中的“要爬取的网页链接”为实际的网页链接，并保存为.py文件运行即可。

用python爬取Boss直聘 python工程师北京地区的相关数据，并保存为csv文件

好的，您可以使用Python中的requests和BeautifulSoup库来进行网页爬取和数据解析，使用csv库来保存数据为csv文件。以下是示例代码：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import csv

# 设置请求头，模拟浏览器访问
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}

# 定义要爬取的URL
url = 'https://www.zhipin.com/job_detail/?query=python&city=101010100&industry=&position='

# 发送get请求，获取响应
response = requests.get(url, headers=headers)

# 使用BeautifulSoup解析响应内容
soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')

# 找到包含所有职位信息的标签
jobs = soup.find_all('div', class_='job-primary')

# 初始化存储数据的列表
data = []

# 遍历所有职位信息标签，提取关键信息
for job in jobs:
    job_name = job.find('div', class_='job-title').text.strip()
    salary = job.find('span', class_='red').text.strip()
    company_name = job.find('div', class_='company-text').find('h3').text.strip()
    company_info = job.find('div', class_='company-text').find_all('p')[0].text.strip()
    job_info = job.find('div', class_='info-primary').find_all('p')[0].text.strip()

    # 将提取的信息存储到列表中
    data.append([job_name, salary, company_name, company_info, job_info])

# 将数据保存为csv文件
with open('boss_zhipin_jobs.csv', 'w', encoding='utf-8') as f:
    writer = csv.writer(f)
    writer.writerow(['职位名称', '薪资', '公司名称', '公司信息', '职位信息'])
    writer.writerows(data)

print('数据已保存为boss_zhipin_jobs.csv文件')

注：需要安装相应的库，使用pip install requests、pip install beautifulsoup4、pip install csv命令安装。