根据第一个csv文件第一列名称字母后的数字和第二个csv文件中第一列的数字相对应,提取第一个csv文件中第二列,第三列等十几列的数值,保存到第二个csv文件中,利用3.8版本的python中的,pd.read_csv函数举个详细的例子
时间: 2024-03-16 08:42:22 浏览: 19
好的,我来详细解答你的问题。
首先,你需要先读取两个csv文件,可以使用`pd.read_csv`函数来读取。例如,假设第一个csv文件名为`file1.csv`,第二个csv文件名为`file2.csv`,则可以使用以下代码读取它们:
```python
import pandas as pd
# 读取第一个csv文件
df1 = pd.read_csv('file1.csv')
# 读取第二个csv文件
df2 = pd.read_csv('file2.csv')
```
接下来,你需要根据第一个csv文件中第一列名称字母后的数字和第二个csv文件中第一列的数字相对应,提取第一个csv文件中第二列,第三列等十几列的数值。可以使用`loc`方法来根据条件筛选出需要的行和列。例如,假设第一个csv文件中第一列的名称为`A1`,其后的数字与第二个csv文件中第一列的数字相对应,则可以使用以下代码提取第一个csv文件中第二列及其后的所有列:
```python
# 提取第一个csv文件中需要的列
cols = ['A1'] + [f'B{i}' for i in range(2, 14)]
df1_filtered = df1.loc[df1['A1'].str.extract('(\d+)').astype(int).isin(df2['B1']), cols]
```
在上述代码中,`cols`列表包含了需要提取的列的名称,其中第一列名称为`A1`,其后的数字与第二个csv文件中第一列的数字相对应,后面的列名称为`B2`到`B13`。`df1['A1'].str.extract('(\d+)').astype(int)`是用来提取第一列名称字母后的数字并转换为整数类型,然后与第二个csv文件中第一列的数字比较,从而筛选出需要的行。最后,使用`loc`方法提取需要的行和列,保存到`df1_filtered`中。
最后,将提取出来的数据保存到第二个csv文件中,可以使用`to_csv`函数。例如,假设你想将`df1_filtered`保存到`file2.csv`文件中,则可以使用以下代码:
```python
# 将提取出来的数据保存到第二个csv文件中
df1_filtered.to_csv('file2.csv', index=False)
```
完整代码示例如下:
```python
import pandas as pd
# 读取第一个csv文件
df1 = pd.read_csv('file1.csv')
# 读取第二个csv文件
df2 = pd.read_csv('file2.csv')
# 提取第一个csv文件中需要的列
cols = ['A1'] + [f'B{i}' for i in range(2, 14)]
df1_filtered = df1.loc[df1['A1'].str.extract('(\d+)').astype(int).isin(df2['B1']), cols]
# 将提取出来的数据保存到第二个csv文件中
df1_filtered.to_csv('file2.csv', index=False)
```