python如何筛选出Csv文件中第5第6列一次与txt文件第5第6列具有相同数据的行，并写入新的csv文件

你好，可以使用Python的pandas库来实现这个需求。代码如下：

import pandas as pd

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

# 读取txt文件
with open('data.txt', 'r') as f:
    txt_data = f.readlines()

# 提取txt文件中的第5、6列数据
txt_data = [line.split(',')[4:6] for line in txt_data]

# 将txt数据转换为DataFrame格式
txt_df = pd.DataFrame(txt_data, columns=['col5', 'col6'])

# 将csv文件中的第5、6列数据与txt文件中的匹配
result = csv_df.merge(txt_df, on=['col5', 'col6'])

# 将结果写入新的csv文件
result.to_csv('result.csv', index=False)

这段代码会读取`data.csv`和`data.txt`两个文件，提取其中的第5、6列数据，并匹配相同的行，最终将结果写入`result.csv`文件中。

相关问题

python如何筛选出Csv文件中第5第6列各自与txt文件第5第6列具有相同数据的行，并写入新的csv文件

好的，那么你需要稍微修改一下上面的代码，来实现你的需求。具体来说，你需要使用`merge`函数的`left_on`和`right_on`参数，来指定要匹配的列。代码如下：

import pandas as pd

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

# 读取txt文件
with open('data.txt', 'r') as f:
    txt_data = f.readlines()

# 提取txt文件中的第5、6列数据
txt_data = [line.split(',')[4:6] for line in txt_data]

# 将txt数据转换为DataFrame格式
txt_df = pd.DataFrame(txt_data, columns=['col5_txt', 'col6_txt'])

# 将csv文件中的第5、6列数据与txt文件中的各自匹配
result = csv_df.merge(txt_df, left_on='col5', right_on='col5_txt').merge(txt_df, left_on='col6', right_on='col6_txt')

# 将结果写入新的csv文件
result.to_csv('result.csv', index=False)

这段代码会读取`data.csv`和`data.txt`两个文件，提取其中的第5、6列数据，并各自匹配相同的行，最终将结果写入`result.csv`文件中。

需要注意的是，这段代码中使用了两次`merge`函数来实现匹配，第一次匹配第5列，第二次匹配第6列。这样可以确保只有同时满足两个条件的行才会被筛选出来。

python如何筛选出没有表头列名的Csv文件中第5第6列各自与txt文件第5第6列具有相同数据的行，并写入新的csv文件

可以使用Python的csv模块来读取没有表头列名的csv文件，并使用pandas来对数据进行筛选和处理。具体的步骤如下：

1. 导入csv和pandas库：

import csv
import pandas as pd

2. 读取csv文件并转换为DataFrame格式：

with open('data.csv', 'r') as f:
    reader = csv.reader(f)
    data = list(reader)
csv_df = pd.DataFrame(data)

3. 读取txt文件并转换为DataFrame格式：

with open('data.txt', 'r') as f:
    lines = f.readlines()
    txt_data = [line.strip().split(',') for line in lines]
txt_df = pd.DataFrame(txt_data)

4. 提取csv文件和txt文件中的第5、6列数据：

csv_data = csv_df.iloc[:, 4:6]
txt_data = txt_df.iloc[:, 4:6]

5. 将两个DataFrame按照列进行合并，并筛选出符合条件的行：

result = pd.concat([csv_data, txt_data], axis=1, join='inner')

6. 将结果写入新的csv文件：

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

这样就可以从没有表头列名的csv文件中筛选出第5、6列各自与txt文件第5、6列具有相同数据的行，并将结果保存到新的csv文件中。注意，这个方法假设csv文件和txt文件中的数据没有重复行，否则需要进行去重处理。