dc=pd.read_csv("./amazon.csv",usecols=[6,13]) keyword = dc[da['product_name'].str.contains('usb')]怎样将keyword中的第0列数字中小于3.5的行提取出来

你可以使用 Pandas 库的筛选功能，通过条件筛选出符合条件的行。其中，使用 loc 可以通过标签或布尔数组索引行，而使用 iloc 则可以通过整数位置索引行。你可以使用以下代码来实现：

import pandas as pd

# 读取 csv 文件
dc = pd.read_csv("./amazon.csv", usecols=[6,13])

# 筛选出 product_name 中包含 "usb" 字符串的行
keyword = dc[dc['product_name'].str.contains('usb')]

# 筛选出第 0 列数字中小于 3.5 的行
result = keyword.loc[keyword.iloc[:, 0] < 3.5]

# 打印结果
print(result)

其中，`iloc[:, 0]` 表示选取第 0 列，`loc[]` 中的条件表达式可以直接使用布尔数组。这段代码会输出第 0 列数字中小于 3.5 的行。