python 选定的两列中 怎么求出指定区域的数据（比如大于10 小于100区间值）

如果你想在Python中选定两列数据，可以使用列表推导式来实现。假设你有一个包含多行数据的列表，你可以选择其中的两列数据如下：

data = [
    [1, 5, 9],
    [2, 6, 10],
    [3, 7, 11],
    [4, 8, 12]
]

col1 = [row[0] for row in data]  # 第一列数据
col2 = [row[1] for row in data]  # 第二列数据

如果你想筛选出某个区间内的数据，可以使用zip函数将两列数据合并，然后使用列表推导式筛选符合条件的数据。例如，如果你想选择第一列和第二列数据中大于10且小于100的数据，可以这样做：

selected_data = [(x, y) for x, y in zip(col1, col2) if x > 10 and x < 100 and y > 10 and y < 100]

这将创建一个包含符合条件的数据的元组列表。如果你想选择整行数据，可以将列表推导式改为：

selected_rows = [row for row in data if row[0] > 10 and row[0] < 100 and row[1] > 10 and row[1] < 100]

这将创建一个包含符合条件的整行数据的列表。

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python 选定的两行中 怎么求出指定区域的数据（比如大于10 小于100区间值）

如果你想在Python中选定两行数据，可以使用列表切片来实现。例如，如果你有一个包含多行数据的列表，你可以选择其中的两行数据如下：

data = [
    [1, 5, 9],
    [2, 6, 10],
    [3, 7, 11],
    [4, 8, 12]
]

row1 = data[0]  # 第一行数据
row2 = data[1]  # 第二行数据

如果你想筛选出某个区间内的数据，可以使用列表推导式。例如，如果你想选择第二列数据中大于10且小于100的数据，可以这样做：

selected_data = [row[1] for row in data if row[1] > 10 and row[1] < 100]

这将创建一个包含符合条件的数据的列表。如果你想选择整行数据，可以将列表推导式改为：

selected_rows = [row for row in data if row[1] > 10 and row[1] < 100]

这将创建一个包含符合条件的整行数据的列表。

Python 提取数据表中指定两列

你可以使用 pandas 库读取数据表，然后通过指定列名的方式提取指定两列的数据。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 读取数据表
data_table = pd.read_csv('your_data_table.csv')

# 提取指定两列的数据
selected_columns = data_table[['column1', 'column2']]

# 打印提取的数据
print(selected_columns)

其中，`your_data_table.csv` 是你的数据表文件名，`column1` 和 `column2` 分别是你要提取的两列的列名。你可以将这两个列名替换为你自己数据表中的列名。