根据一个txt中第6第7列的数字，如何用pandas从没有表头列名的csv文件的第5第6列中筛选出数字相同的行，并输出其所属的行号

可以使用Pandas库中的merge函数来实现。以下是一个示例代码，它假设CSV文件没有表头，并选择第5和第6列。txt文件也没有表头，并选择第6和第7列。代码将输出两个文件中行号相同的行。

import pandas as pd

# 读取csv文件，选择第5和第6列
csv_df = pd.read_csv('your_csv_file.csv', header=None, usecols=[4,5])

# 读取txt文件，选择第6和第7列
txt_df = pd.read_csv('your_txt_file.txt', header=None, delimiter='\t', usecols=[5,6])

# 将两个DataFrame按第6列进行内连接
merged_df = pd.merge(csv_df, txt_df, left_on=5, right_on=5)

# 筛选出第6列和第7列相同的行，并输出其所属的行号
common_rows = merged_df[merged_df[5] == merged_df[6]]
print(common_rows.index.tolist())

需要注意的是，由于CSV和txt文件没有表头，我们需要将`header=None`传递给`read_csv`方法。另外，由于txt文件是以制表符分隔的，我们需要将`delimiter='\t'`传递给`read_csv`方法。

相关问题

如何用pandas库从没有表头列名的csv文件中根据其第5第6列与txt文件中第6第7列具有各自相同数据的条件筛选出包含第5第6行在内的一整行

你好，可以按照以下步骤实现：

1. 使用pandas库中的read_csv函数读取csv文件，指定header参数为None表示文件没有表头列名。

2. 选择第5、6列进行比较，使用iloc方法实现。

3. 使用pandas库中的read_csv函数读取txt文件，指定header参数为None表示文件没有表头列名，指定delimiter参数为制表符（默认为逗号）。

4. 选择第6、7列进行比较，使用iloc方法实现。

5. 将csv文件中的第5、6列和txt文件中的第6、7列进行比较，使用isin函数筛选出满足条件的行。

6. 将筛选结果与原始的csv文件进行合并，使用merge函数实现。

7. 输出包含第5、6行在内的一整行数据。

代码示例如下：

import pandas as pd

# 读取csv文件，指定header为None
df1 = pd.read_csv('file.csv', header=None)

# 选择第5、6列进行比较
df1_sel = df1.iloc[:, [4, 5]]

# 读取txt文件，指定header为None，delimiter为制表符
df2 = pd.read_csv('file.txt', header=None, delimiter='\t')

# 选择第6、7列进行比较
df2_sel = df2.iloc[:, [5, 6]]

# 将csv文件中的第5、6列和txt文件中的第6、7列进行比较，使用isin函数筛选出满足条件的行
result = df1[df1_sel.isin(df2_sel.to_dict('list')).all(axis=1)]

# 将筛选结果与原始的csv文件进行合并
result = pd.merge(df1, result, how='right')

# 输出包含第5、6行在内的一整行数据
print(result)

其中，to_dict('list')函数将DataFrame对象转换为字典，方便使用isin函数进行比较。header参数用于指定文件是否包含表头列名。delimiter参数用于指定分隔符。使用merge函数合并数据时，how参数为'right'表示保留筛选结果的行，并将其与原始数据进行合并。

如此用pandas库从没有表头列名的csv文件中根据其第5第6列与txt文件中第5第6列具有各自相同数据的条件筛选出包含第5第6行在内的一整行，并输出到新的csv文件中

当csv文件没有列名时，可以通过以下代码读取csv文件并为其分配列名：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('your_csv_file.csv', header=None)
df.columns = ['col1', 'col2', 'col3', 'col4', 'col5', 'col6']

然后，可以读取txt文件并为其分配列名：

txt_df = pd.read_csv('your_txt_file.txt', sep='\t', header=None)
txt_df.columns = ['col5', 'col6', 'col7']

接下来，可以使用merge函数将两个DataFrame按照第5列和第6列进行合并，并保留csv文件中的其他列数据：

result = pd.merge(df, txt_df, on=['col5', 'col6'], how='inner')

这里使用了merge函数将df和txt_df按照第5列和第6列进行合并，how参数设置为'inner'表示只保留具有相同数据的行。此时，result中包含了符合条件的行及其所有列数据。

最后，将结果输出到新的csv文件中：

result.to_csv('your_output_file.csv', index=False)

这里使用了to_csv函数将结果输出到一个新的csv文件中，index参数设置为False表示不将行索引输出到文件中。

需要注意的是，如果想要在结果中保留csv文件中的第5行和第6行，可以在读取csv文件时设置这两行的数据类型为str，避免在读取csv文件时自动将其转换为数字类型。即：

df = pd.read_csv('your_csv_file.csv', header=None, dtype={4: str, 5: str})
df.columns = ['col1', 'col2', 'col3', 'col4', 'col5', 'col6']

这样，在执行merge操作时，第5列和第6列的数据类型也是str类型，可以正确地匹配txt文件中的数据。