如何筛选出csv文件里面第5列中与特定一列数字相同的数据

您可以使用Python中的pandas库来筛选出csv文件里面第5列中与特定一列数字相同的数据。以下是一个简单的示例代码：

import pandas as pd

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

# 筛选出第5列与特定一列数字相同的数据
specific_column = 123 # 假设数字为123
filtered_df = df[df.iloc[:, 4] == specific_column] # 选择第5列数据，列索引为4，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csv文件，并筛选出第5列中与特定一列数字（假设为123）相同的数据，并将结果打印出来。其中，iloc方法用于根据索引选择行或列，通过df.iloc[:, 4]选择第5列数据。

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如何筛选出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

您可以使用Python中的pandas库来筛选出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。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('your_file.csv')

# 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，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。

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。