python将csv文件的第6列不是1 的数据删掉

下面是一个示例代码，可以实现将CSV文件中第6列不为1的数据删除：

import csv

# 打开CSV文件
with open('data.csv', 'r') as csv_file:
    # 读取CSV文件中的数据
    csv_reader = csv.reader(csv_file)
    # 创建一个空列表用于存储符合条件的数据
    new_rows = []
    # 遍历CSV文件中的每一行数据
    for row in csv_reader:
        # 如果第6列数据为1，就将该行数据添加到新的列表中
        if row[5] == '1':
            new_rows.append(row)
    # 打开CSV文件并写入符合条件的数据
    with open('new_data.csv', 'w', newline='') as new_csv_file:
        csv_writer = csv.writer(new_csv_file)
        for row in new_rows:
            csv_writer.writerow(row)

这个代码将会打开名为"data.csv"的CSV文件，然后遍历每一行数据。如果第6列数据为1，则将该行数据添加到一个新的列表中。最后，代码将会打开一个新的CSV文件"new_data.csv"，并将符合条件的数据写入其中。

相关问题

python用pandas处理csv数据，删除特定范围的列

可以使用`pandas.DataFrame.drop`方法删除特定范围的列，例如：

import pandas as pd

# 读取CSV文件
df = pd.read_csv('your_file.csv')

# 删除第2到第4列
df.drop(df.columns[1:4], axis=1, inplace=True)

# 保存修改后的数据
df.to_csv('your_updated_file.csv', index=False)

在`df.columns[1:4]`中，`1`表示要删除的第2列，`4`表示要删除的最后一列的下一列，即第5列。`axis=1`表示删除列，`inplace=True`表示在原DataFrame上进行修改。

如果你要删除多个不连续的列，可以使用列表的方式指定需要删除的列，例如：

# 删除第2、4、6列
df.drop(df.columns[[1,3,5]], axis=1, inplace=True)

pandas在csv文件第一行加上新增数据

### 回答1：
可以使用 pandas 的 `DataFrame.to_csv()` 函数来实现。

你需要先建立一个包含新增数据的 DataFrame，然后使用该函数将其写入 CSV 文件中。

例如：

import pandas as pd

# 建立新的 DataFrame
df = pd.DataFrame([[1, 2, 3], [4, 5, 6]], columns=['a', 'b', 'c'])

# 将 DataFrame 写入 CSV 文件，并在第一行插入新的数据
df.to_csv('output.csv', mode='a', header=True, index=False)

这样，新的数据就会被插入到 CSV 文件的第一行。

### 回答2：
使用pandas库可以很方便地操作CSV文件，如果想要在CSV文件的第一行加上新增的数据，可以按照以下步骤进行：

1. 首先，我们需要导入pandas库：

   import pandas as pd

2. 接下来，使用pandas的`read_csv()`方法读取CSV文件，并将数据存储在一个DataFrame对象中：

   df = pd.read_csv('filename.csv')

3. 创建一个新的DataFrame对象，用于存储要新增的数据，并将其命名为`new_data`：

   new_data = pd.DataFrame({'ColumnName': ['New Value']})

注意，`ColumnName`是CSV文件中的列名，`New Value`是要新增的数据。

4. 将`new_data`合并到原始的DataFrame对象`df`中，可以使用pandas的`concat()`方法：

   df = pd.concat([new_data, df]).reset_index(drop=True)

这里使用了`reset_index()`方法来重置索引，并将`drop`参数设置为`True`以删除原先的索引。

5. 最后，将更新后的DataFrame保存回CSV文件中，可以使用pandas的`to_csv()`方法：

   df.to_csv('filename.csv', index=False)

这里使用了`index`参数将索引写入CSV文件中，设置为`False`表示不写入。

这样就成功在CSV文件的第一行加上了新增的数据。注意要替换`filename.csv`为实际文件名，并根据实际情况调整列名和新增数据的值。最后记得保存文件。

### 回答3：
要在pandas中为CSV文件的第一行添加新数据，可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，使用pandas库中的read_csv()函数读取CSV文件，将其转换为DataFrame对象。例如，我们可以使用以下代码读取名为"file.csv"的CSV文件：

import pandas as pd

df = pd.read_csv("file.csv")

2. 接下来，创建一个包含新数据的列表或数组。假设我们要在第一行末尾添加一个名为"New Column"的数据，我们可以创建一个包含该数据的列表或数组，如下所示：

new_data = ["New Column"]

3. 然后，将新数据列表或数组插入到DataFrame对象的列中。我们可以使用insert()方法将新数据插入到DataFrame对象的指定位置。假设我们要将新数据插入到第一列（索引为0）之后，我们可以使用以下代码：

df.insert(1, "New Column", new_data)

这将在第一行后添加一个名为"New Column"的新列，并将新数据插入到该列中。

4. 最后，使用to_csv()方法将更新后的DataFrame保存为CSV文件。我们可以将DataFrame保存为与原始文件相同的文件名，或指定一个新的文件名。例如，使用以下代码将更新后的DataFrame保存到名为"new_file.csv"的新文件中：

df.to_csv("new_file.csv", index=False)

在将DataFrame保存为CSV文件时，需要使用`index=False`参数来避免保存索引列。

总结起来，我们可以通过使用read_csv()函数读取CSV文件并创建DataFrame对象，然后使用insert()方法在DataFrame对象中插入新数据，最后使用to_csv()方法保存更新后的DataFrame为CSV文件来在pandas中为CSV文件的第一行添加新数据。