python读csv能否筛选条件地读取

是的，pandas库提供了非常方便的方法来在读取CSV文件时筛选条件。可以使用pandas库中的read_csv()方法读取CSV文件，并通过参数来指定需要读取的列和筛选条件。

例如，假设我们有一个名为data.csv的CSV文件，其中包含了id、name和age三列数据，我们需要读取age列中值大于等于18的行数据。可以使用以下代码实现：

import pandas as pd

# 读取CSV文件，并筛选age列中值大于等于18的行数据
df = pd.read_csv('data.csv', usecols=['age'], dtype={'age': int}, skipinitialspace=True)
df = df[df['age'] >= 18]

# 打印筛选后的结果
print(df)

在上面的代码中，我们首先使用usecols参数指定只读取age列的数据（dtype和skipinitialspace参数是为了确保age列的数据类型为整数），然后通过df[df['age'] >= 18]的方式筛选出age列中值大于等于18的行数据，最后打印出筛选后的结果。

需要注意的是，如果CSV文件中的数据类型不是整数而是字符串，那么筛选条件应该写成df[df['age'] >= '18']的形式。此外，在读取CSV文件时，可以使用skiprows参数来跳过指定的行数，例如skiprows=1表示跳过第一行，也可以使用nrows参数来指定读取的行数。