python提取csv文件中标签为1的数据,并保存为新文件
时间: 2024-02-11 13:07:51 浏览: 173
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
根据第二个csv文件中的数字和第一个csv文件中第一列名称字母后的数字相对应,提取第一个csv文件中第二列,第三列等十几列的数值,保存到第二个csv文件中,如果第一个csv文件中没有第二个csv文件中的数字,则跳过,执行下一个,2个csv文件中的第一列为标签,利用3.8版本的python中的,pd.read_csv函数举个详细的例子
好的,以下是针对你更新后的问题的示例代码:
import pandas as pd
# 读取第一个csv文件
df1 = pd.read_csv('file1.csv')
# 读取第二个csv文件
df2 = pd.read_csv('file2.csv')
# 将第二个csv文件中数字列设为索引
df2 = df2.set_index('标签')
# 提取需要的列
cols_to_extract = df1.columns[1:]
cols_to_extract_idx = [int(col[1:]) - 1 for col in cols_to_extract]
df1_extracted = df1.iloc[:, cols_to_extract_idx]
# 根据第二个csv文件中的数字提取第一个csv文件中的数据
df2_extracted = df1_extracted.loc[df2.index, :]
# 将结果保存到第三个csv文件中
df2_extracted.to_csv('file3.csv', index_label='标签')
在这个例子中,我们首先使用pd.read_csv()
函数读取了两个csv文件,然后将第二个csv文件中的标签列设为索引,以方便后续的操作。接下来,我们提取了第一个csv文件中除了第一列外的所有列,并将这些列保存在了一个新的DataFrame对象中。然后,我们使用loc
方法根据第二个csv文件中的标签提取了第一个csv文件中的对应数据。最后,我们将提取出来的数据保存到了第三个csv文件中,并将标签列设为索引。
需要注意的是,如果第一个csv文件中的标签列不是唯一的,那么在使用loc
方法提取数据时可能会出现问题。此时,可能需要对第一个csv文件进行一些处理,以确保标签列唯一。
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:
- 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')
- 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)
- 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。
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