如何筛选出没有表头的csv文件里面第5列和第6列中与特定两列数字相同的数据

如果没有表头的csv文件，您可以使用Python中的pandas库来筛选出第5列和第6列中与特定两列数字相同的数据。以下是一个简单的示例代码：

import pandas as pd

# 读取csv文件，指定header=None，表示没有表头
df = pd.read_csv('your_file.csv', header=None)

# 筛选出第5列和第6列与特定两列数字相同的数据
specific_column_1 = 123 # 假设第5列数字为123
specific_column_2 = 456 # 假设第6列数字为456
filtered_df = df[(df.iloc[:, 4] == specific_column_1) & (df.iloc[:, 5] == specific_column_2)] # 选择第5列和第6列数据，列索引分别为4和5，iloc方法用于根据索引选择行或列

# 输出筛选结果
print(filtered_df)

这段代码将读取名为"your_file.csv"的没有表头的csv文件，并筛选出第5列和第6列中与特定两列数字（假设分别为123和456）相同的数据，并将结果打印出来。其中，header=None表示没有表头，iloc方法用于根据索引选择行或列，通过df.iloc[:, 4]和df.iloc[:, 5]选择第5列和第6列数据。&用于逻辑与运算，保证两个条件同时满足。

相关问题

如何筛选出没有表头的csv文件里面第5列和第6列中与特定两列数字存在的各自相同的数据

可以使用Python中的pandas库来完成这个任务。具体步骤如下：

1. 导入需要的库

import pandas as pd

2. 读取csv文件

df = pd.read_csv('your_file.csv', header=None)

3. 筛选出第5列和第6列中与特定两列数字存在的各自相同的数据

num1 = 10 # 第一列特定数字
num2 = 20 # 第二列特定数字

filtered_df = df[(df[4] == num1) & (df[5] == num2) | (df[4] == num2) & (df[5] == num1)]

这样，filtered_df中就包含了第5列和第6列中与特定两列数字存在的各自相同的数据。注意，这里假设第5列的索引为4，第6列的索引为5，如果你的csv文件中这两列的索引不同，需要根据实际情况进行修改。

python如何筛选出没有表头的csv文件第5列中大于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) > 4:
            try:
                value = float(row[4])
                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4，然后尝试将第五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。