python如此从没有表头列名的csv文件中根据其第5第6列与txt文件中第5第6列具有相同数据的条件筛选出特定的行

当csv文件没有列名时，可以通过以下代码读取csv文件：

import csv

with open('your_csv_file.csv', 'r') as f:
    reader = csv.reader(f)
    data = [row for row in reader]

这里使用csv模块的reader方法，将csv文件的数据读取到一个列表中。然后，通过以下代码可以完成你的操作：

with open('your_txt_file.txt', 'r') as f:
    txt_data = f.readlines()

selected_rows = []
for row in data:
    if row[4] + row[5] in txt_data:
        selected_rows.append(row)

这里首先使用readlines方法读取txt文件中的数据。然后，遍历csv文件中的每一行数据，判断其第5列和第6列的值是否在txt文件中出现过。如果出现过，则将该行数据加入到selected_rows列表中。最后，selected_rows中存储的就是符合条件的行数据。

请注意，这个方法可能会比pandas的方法更慢，特别是当csv文件非常大时。因此，如果你需要处理大型数据集，建议使用pandas库进行处理。

相关问题

python如此从没有表头列名的csv文件中根据其第5第6列与txt文件中第5第6列具有相同数据的条件筛选出特定的行，并保留其他列的数据

您好！对于这个问题，您可以使用Python中的pandas库来进行处理。具体步骤如下：

1. 读取csv文件并为其分配列名：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('your_csv_file.csv', header=None)
df.columns = ['col1', 'col2', 'col3', 'col4', 'col5', 'col6']

2. 读取txt文件并为其分配列名：

txt_df = pd.read_csv('your_txt_file.txt', sep='\t', header=None)
txt_df.columns = ['col5', 'col6', 'col7']

3. 进行筛选操作并保留其他列的数据：

result = df[df[['col5', 'col6']].apply(tuple, axis=1).isin(txt_df[['col5', 'col6']].apply(tuple, axis=1))]

以上代码中，第3步中的筛选操作使用了isin函数，将csv文件的第5,6列与txt文件的第5,6列进行比较，如果相同则返回True，否则返回False。同时，使用apply函数将每一行转换为元组进行比较，最终保留了csv文件中的其他列数据。

希望这个解决方案可以帮助到您！

python如何从没有表头列名的csv文件中筛选出其第5第6列与txt文件中第6第7列数据各自相同的行，并输出其相应的行号

可以使用Python中的pandas库来处理CSV文件。首先，我们需要将CSV文件读入到pandas的DataFrame中，然后可以使用DataFrame的方法来筛选和比较数据。

以下是一个示例代码，它假设CSV文件没有表头，并选择第5和第6列。txt文件也没有表头，并选择第6和第7列。代码将输出两个文件中行号相同的行。

import pandas as pd

# 读取csv文件，选择第5和第6列
csv_df = pd.read_csv('your_csv_file.csv', header=None, usecols=[4,5])

# 读取txt文件，选择第6和第7列
txt_df = pd.read_csv('your_txt_file.txt', header=None, delimiter='\t', usecols=[5,6])

# 通过比较两个DataFrame，找到相同的行
common_rows = csv_df[csv_df.isin(txt_df.to_dict('list')).all(1)]

# 输出行号
print(common_rows.index.tolist())

需要注意的是，由于CSV和txt文件没有表头，我们需要将`header=None`传递给`read_csv`方法。另外，由于txt文件是以制表符分隔的，我们需要将`delimiter='\t'`传递给`read_csv`方法。