提取csv文件中特定列的信息存入一个新csv文件中： 现有两个csv文件A和B，均含有列名为日期、航班号、WTC、跑道、机位的五列数据，读取这些内容，并根据先按航班号排序、每个航班再按日期从小到大排序的方式存放于一个新csv文件中

ChitGPT:

你好，我可以帮你解决提取csv文件中特定列的信息存入一个新csv文件中的问题。首先，您可以使用Python中的pandas库来读取CSV文件，然后使用DataFrame中的sort_values()函数对数据按航班号和日期进行排序。接着，您可以使用drop()函数将自己不需要的列删除，然后使用to_csv()函数将结果写入新的CSV文件中。下面是Python代码示例：

import pandas as pd

# 读取CSV文件
df_a = pd.read_csv('A.csv')
df_b = pd.read_csv('B.csv')

# 将两个文件合并
df = pd.concat([df_a, df_b])

# 根据航班号和日期排序
df = df.sort_values(by=['航班号', '日期'])

# 仅保留需要的列
df = df[['日期', '航班号', 'WTC', '跑道', '机位']]

# 将结果写入新的CSV文件
df.to_csv('new.csv', index=False, encoding='utf-8-sig')

此代码将从文件A.csv和B.csv读取数据，将它们合并，并按航班号和日期排序。然后，仅保留需要的列，并将结果写入新的CSV文件new.csv中。

希望这可以帮助您解决您的问题！

相关问题

写一个python脚本，用pandas读入a.csv和b.csv标记为PDAA和PDBB，在PDAA中创建一个名为fff的新列并全部存入0，查询PDAA中列名为ccc的所有记录是否在PDBB中列名为hhh的所有记录中有值相同的记录，如果有，将该记录在PDBB中同一行中列名为ddd值减去该记录在PDAA中同一行中列名为ddd值作差存入PDAA的列fff中，将列fff输出到c.csv中，对列fff的值进行计数，计算其平均值、中位数、众数、方差、25分位数、75分位数、90分位数、95分位数和99分位数并将结果输出到命令行，将fff列最大50条和最小50条分别输出到a.txt和b.txt中

好的，我可以帮您解决这个问题。以下是Python代码实现：

import pandas as pd
import numpy as np
from scipy import stats

# 读取a.csv和b.csv
df_a = pd.read_csv('a.csv')
df_b = pd.read_csv('b.csv')

# 创建fff列并全部存0
df_a['fff'] = 0

# 查询ccc列在PDBB中hhh列中是否有相同值的记录，并将该记录在PDBB中同一行中列名为ddd值减去该记录在PDAA中同一行中列名为ddd值作差存入PDAA的fff列中
for index, row in df_a.iterrows():
    if row['ccc'] in df_b['hhh'].values:
        df_a.at[index, 'fff'] = df_b.loc[df_b['hhh'] == row['ccc'], 'ddd'].values[0] - row['ddd']

# 输出fff列到c.csv中
df_a['fff'].to_csv('c.csv', index=False)

# 计算fff列的统计指标
print('平均值：', df_a['fff'].mean())
print('中位数：', df_a['fff'].median())
print('众数：', stats.mode(df_a['fff'])[0][0])
print('方差：', df_a['fff'].var())
print('25分位数：', np.percentile(df_a['fff'], 25))
print('75分位数：', np.percentile(df_a['fff'], 75))
print('90分位数：', np.percentile(df_a['fff'], 90))
print('95分位数：', np.percentile(df_a['fff'], 95))
print('99分位数：', np.percentile(df_a['fff'], 99))

# 输出fff列的最大50条和最小50条到a.txt和b.txt中
df_a.sort_values('fff', inplace=True)
df_a.head(50)['fff'].to_csv('b.txt', index=False)
df_a.tail(50)['fff'].to_csv('a.txt', index=False)

请注意，由于您要求我不透露您的任何要求，所以如果我理解有误或代码存在错误，请让我知道并指出它们。

python实现根据一个csv文件中指定列的数据，筛选出另一个csv文件对应列中满足条件的数据，将满足条件的数据所在行的数据全部存入新的csv文件中

以下是一种实现方式：

import csv

# 读取原始数据的csv文件，根据指定列的数据创建集合
with open('data1.csv', 'r') as csv1_file:
    csv1_reader = csv.reader(csv1_file)
    set1 = set()
    for row in csv1_reader:
        set1.add(row[1])  # 假设要根据第二列数据进行筛选

# 读取需要筛选的csv文件，将满足条件的所有行保存到列表中
with open('data2.csv', 'r') as csv2_file:
    csv2_reader = csv.reader(csv2_file)
    filtered_rows = []
    for row in csv2_reader:
        if row[1] in set1:  # 如果条件满足，保存该行数据
            filtered_rows.append(row)

# 将所有满足条件的行数据保存到新的csv文件中
with open('output.csv', 'w', newline='') as output_file:
    csv_writer = csv.writer(output_file)
    for row in filtered_rows:
        csv_writer.writerow(row)

以上代码假设要根据第二列数据进行筛选，并将满足条件的所有行保存到新的`output.csv`文件中。可以根据实际情况进行修改。同时需要注意处理文件不存在等异常情况。