读取csv文件数据，并完成以下操作 1.筛选出成绩大于60并且小于80的数据 2.筛选出成绩大于80并且小于90的数据 3.筛选出成绩大于90的数据

你好，我是C知道，很高兴为您解答问题。关于您的问题，我可以提供以下代码实现读取csv文件数据，并完成筛选操作：

import pandas as pd

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

# 筛选出成绩大于60并且小于80的数据
data_60_80 = data[(data['score'] > 60) & (data['score'] < 80)]

# 筛选出成绩大于80并且小于90的数据
data_80_90 = data[(data['score'] > 80) & (data['score'] < 90)]

# 筛选出成绩大于90的数据
data_90 = data[data['score'] > 90]

希望这个代码可以帮助您完成您的任务。如果您还有其他问题，请随时提出。

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读取一个文件下下的所有csv文件，文件数据按以下条件筛选先按照以下条件筛选去掉以下数据： 'CI_YawError1'大于0.17452 或小于-0.17452 ‘CI_PcsMeasuredGeneratorSpeed’小于111或大于183 'CI_IprRealPower'小于1000000或大于3100000 'CI_PitchPositionA1'大于0，代码示例

好的，以下是Python代码示例，用于读取一个文件夹下的所有CSV文件，并按照所给条件筛选数据：

import os
import pandas as pd

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

# 读取文件夹下所有CSV文件
csv_files = [file for file in os.listdir(folder_path) if file.endswith('.csv')]

# 筛选并合并数据
data_frames = []
for file in csv_files:
    # 读取CSV文件
    df = pd.read_csv(os.path.join(folder_path, file))
    
    # 按照条件筛选数据
    df = df[(df['CI_YawError1'] <= 0.17452) & (df['CI_YawError1'] >= -0.17452) &
            (df['CI_PcsMeasuredGeneratorSpeed'] >= 111) & (df['CI_PcsMeasuredGeneratorSpeed'] <= 183) &
            (df['CI_IprRealPower'] >= 1000000) & (df['CI_IprRealPower'] <= 3100000) &
            (df['CI_PitchPositionA1'] <= 0)]
    
    # 添加筛选后的数据到列表中
    data_frames.append(df)

# 合并所有数据
result = pd.concat(data_frames)

# 打印结果
print(result)

需要注意的是，在以上代码示例中，需要根据实际情况修改文件夹路径、条件筛选以及数据合并方式等部分。

python如何筛选出没有表头的csv文件中大于70小于72的数据

可以使用Python自带的csv模块来处理csv文件，具体实现如下：

import csv

with open('data.csv', 'r') as f:
    reader = csv.reader(f)
    for row in reader:
        if len(row) > 0:
            try:
                value = float(row[0])
                if 70 < value < 72:
                    print(value)
            except ValueError:
                pass

以上代码中，假设csv文件名为'data.csv'，使用csv.reader读取文件并逐行处理。由于没有表头，所以需要判断每行的长度是否大于0，然后尝试将第一个元素转换为浮点数。如果转换成功并且数值在70到72之间，则输出该数值。如果转换失败，则该行数据不符合要求，忽略即可。