怎么筛选csv特定列值形成Dataframe

要筛选CSV特定列值形成DataFrame，可以使用pandas库中的DataFrame对象的条件筛选功能。

以下是代码示例：

import pandas as pd

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

# 筛选特定列值并形成新的DataFrame
new_df = df.loc[df['column_name'] == 'value']

# 输出新的DataFrame
print(new_df)

其中，`data.csv`是CSV文件的路径，`column_name`是需要筛选的列名，`value`是需要筛选的值。运行代码后，会输出符合条件的新的DataFrame。

如果需要筛选多个条件，可以使用`&`和`|`符号进行组合，例如：

new_df = df.loc[(df['column1'] == 'value1') & (df['column2'] < 10)]

这个示例中，新的DataFrame会包含`column1`列的值为`value1`并且`column2`列的值小于10的行。

相关问题

python导出csv特定列

要导出CSV文件中的特定列，可以使用Python中的pandas库。假设你已经加载了CSV文件并将其存储在一个名为"df"的pandas DataFrame中，并且你想要导出其中的 "column1" 和 "column2" 列，你可以使用以下代码：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('file.csv')
df[['column1', 'column2']].to_csv('output.csv', index=False)

这将创建一个名为"output.csv"的新CSV文件，并将"column1"和"column2" 列的数据写入其中。 "index=False" 参数将防止默认添加行索引列。

python选取csv特定列

可以使用pandas库来读取CSV文件并选择特定列。以下是一个简单的示例代码：

import pandas as pd

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

# 选择特定列
selected_col = ['column_name_1', 'column_name_2']
df_selected = df[selected_col]

# 显示选择的列
print(df_selected)

在上面的代码中，`selected_col`列表包含要选择的列的名称。然后，使用`df[selected_col]`语法从DataFrame中选择这些列，并将结果存储在`df_selected`变量中。最后，使用`print`语句显示选择的列。

你可以将`column_name_1`和`column_name_2`替换为你要选择的列的名称。