编写一个python程序：在给定的“info.csv”文件中读取数据， 1.打开“info.csv”文件。 2.读取其中的信息： （1）将表头写入到新文件“newfile.csv”中； （2）如果读取的人员学校为“一中”，写入到新文件“newfile.csv”中。

好的，以下是代码实现：

import csv

# 打开info.csv文件
with open('info.csv', 'r', encoding='utf-8') as f:
    reader = csv.reader(f)
    # 获取表头
    headers = next(reader)

    # 打开newfile.csv文件
    with open('newfile.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as f2:
        writer = csv.writer(f2)
        # 将表头写入到newfile.csv文件中
        writer.writerow(headers)

        # 遍历info.csv文件中的每一行数据
        for row in reader:
            # 如果读取的人员学校为“一中”，写入到newfile.csv文件中
            if row[2] == '一中':
                writer.writerow(row)

注意，以上代码中的`info.csv`文件需要与代码文件在同一目录下，且`newfile.csv`文件会在代码执行时自动生成在同一目录下。若需修改文件名、路径等信息，需自行更改代码。

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怎么读取一个文件夹里的文件夹里的所有.csv文件，并作为数据

您可以使用Python中的os和pandas库来完成这个任务。以下是一个示例代码：

import os
import pandas as pd

# 文件夹路径
folder_path = '/path/to/folder'

# 列出所有子文件夹
sub_folders = [f.path for f in os.scandir(folder_path) if f.is_dir()]

# 读取所有.csv文件
dataframes = []
for sub_folder in sub_folders:
    csv_files = [f.path for f in os.scandir(sub_folder) if f.name.endswith('.csv')]
    for csv_file in csv_files:
        df = pd.read_csv(csv_file)
        dataframes.append(df)

# 合并所有数据
all_data = pd.concat(dataframes, ignore_index=True)

这个代码将遍历给定文件夹中的所有子文件夹，然后读取所有.csv文件并将它们合并成一个Pandas数据帧(all_data)。

在给定的“info.csv”文件中读取数据，将“学校”为“一中”的人员信息写入到新文件“newfile.csv”中。 1.打开“info.csv”文件。 2.读取其中的信息： （1）将表头写入到新文件“newfile.csv”中； （2）如果读取的人员为“二中”，写入到新文件“newfile.csv”中。

好的，我理解了你的问题。以下是 Python 代码实现：

import csv

with open('info.csv', 'r', encoding='utf-8') as f:
    reader = csv.reader(f)
    headers = next(reader)  # 读取表头
    rows = []  # 存储符合条件的信息
    for row in reader:
        if row[2] == '一中':  # 如果学校为“一中”
            rows.append(row)

# 写入新文件
with open('newfile.csv', 'w', encoding='utf-8', newline='') as f:
    writer = csv.writer(f)
    writer.writerow(headers)  # 写入表头
    writer.writerows(rows)  # 写入符合条件的信息

这段代码首先打开名为“info.csv”的文件，读取其中的信息。如果该条信息的“学校”为“一中”，则将其存储在“rows”列表中。然后，打开名为“newfile.csv”的文件并将表头写入其中。最后，将符合条件的信息写入“newfile.csv”文件中。