python语言读取csv文件，逐行提取包含关键字的整行内容，列成一个表格输出为xls文件

可以使用Python中的pandas库来读取csv文件，并筛选包含关键字的行。具体操作可以参考以下代码：

import pandas as pd

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

# 筛选包含关键字的行
df = df[df['column_name'].str.contains('keyword')]

# 将结果输出为xls文件
df.to_excel('result.xlsx', index=False)

其中，'data.csv'是待读取的csv文件名，'column_name'是包含关键字的列名，'keyword'是需要筛选的关键字，'result.xlsx'是输出的xls文件名。

相关问题

python语言，读取csv文件，按提取规则关键字“head：”和关键字“——end”中间的内容去逐行提取文件中的多行内容，最后输出为一个xls文件

可以通过Python的pandas库读取csv文件，并使用字符串方法来提取符合规则的行。具体实现步骤如下：

1. 导入pandas库

import pandas as pd

2. 读取csv文件

data = pd.read_csv('file.csv')

3. 提取符合规则的行

mask1 = data['column'].str.startswith('head:')
mask2 = data['column'].str.startswith('——end')
rows = data.loc[mask1 | mask2, :]

其中，`column`是待提取内容所在的列名。

4. 将提取的多行内容写入xls文件

rows.to_excel('output.xls', index=False)

完整代码示例：

import pandas as pd

data = pd.read_csv('file.csv')
mask1 = data['column'].str.startswith('head:')
mask2 = data['column'].str.startswith('——end')
rows = data.loc[mask1 | mask2, :]
rows.to_excel('output.xls', index=False)

希望能够帮到你~

python逐行读取xls文件，将指定列的内容写到新表格中

在Python中，你可以使用`openpyxl`库来读取.xls文件（Excel 2007及更高版本），然后使用`pandas`库将数据转换和写入到新的CSV文件中。以下是一个示例：

首先，安装必要的库：

pip install openpyxl pandas

然后，你可以编写如下代码：

import pandas as pd
from openpyxl import load_workbook

# 加载xls文件
workbook = load_workbook(filename='input_file.xls')
sheet = workbook.active  # 默认加载第一个工作表

# 获取你需要的列（假设第一列为索引，从第二列开始）
start_col = 1  # 开始列数（从0开始计数）
columns_to_extract = sheet.columns[start_col:]

# 将数据存储在一个二维列表中
data_list = [[cell.value for cell in row] for row in columns_to_extract]

# 创建一个新的pandas DataFrame
df = pd.DataFrame(data_list)

# 写入CSV文件
df.to_csv('output_file.csv', index=False)

在这个例子中，我们假设所有需要的列都在工作表的第一个部分，如果不是，你可能需要遍历整张表。