python 读取csv一列符合条件的值

可以使用 pandas 库中的 read_csv 方法读取 CSV 文件，并使用条件过滤来筛选出符合条件的行。以下是样例代码：

import pandas as pd

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

# 显示符合条件的值
filtered = df[df['column_name'] == 'condition']
print(filtered)

其中，`column_name` 是要筛选的列名，`condition` 是要筛选的条件。这样就能显示符合条件的值了。

相关问题

python读取csv一列数据求平均值

可以使用pandas库来读取csv文件，并计算其中一列数据的平均值。具体代码如下：

import pandas as pd

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

# 计算某一列数据的平均值
avg = df['column_name'].mean()

# 输出平均值
print('平均值为：', avg)

其中，'file.csv'为csv文件的路径，'column_name'为需要计算平均值的列名。

python读取csv所有列

Python读取CSV文件的所有列可以使用csv模块中的DictReader方法。该方法返回的每一个单元格都放在一个字典的值内，而这个字典的键则是这个单元格的列标题。具体代码如下：

import csv

with open('file.csv', 'r', encoding='utf-8') as csvfile:
    reader = csv.DictReader(csvfile)
    for row in reader:
        print(row)

以上代码将打印出CSV文件中的所有行和列。其中，每一行都是一个字典，字典的键是CSV文件中的列标题，字典的值是该单元格的值。

另外，如果你想要读取某一列的数据，可以使用csv模块中的reader方法。具体代码如下：

import csv

with open('file.csv', 'r', encoding='utf-8') as f:
    reader = csv.reader(f)
    header_row = next(reader)
    column_index = 2  # 读取第三列
    column_data = [row[column_index] for row in reader]
    print(column_data)

以上代码将打印出CSV文件中第三列的所有数据。其中，header_row变量存储了CSV文件中的列标题，column_index变量指定了要读取的列的索引，column_data变量存储了该列的所有数据。