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

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：

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。