python中pandas筛选csv表中result列等于无结果的数据写到新的表
时间: 2024-03-09 12:44:15 浏览: 23
可以使用pandas的DataFrame来操作CSV文件。假设CSV文件名为data.csv,包含result列,可以按照如下步骤筛选出result列等于"无结果"的数据并写到新的表中:
```python
import pandas as pd
# 读取CSV文件
df = pd.read_csv('data.csv')
# 筛选result列等于"无结果"的数据
new_df = df[df['result'] == '无结果']
# 将筛选出的数据写入新的CSV文件
new_df.to_csv('new_data.csv', index=False)
```
其中,`df['result']`表示选择DataFrame中的result列,`df['result'] == '无结果'`表示筛选出result列等于"无结果"的数据,`new_df.to_csv('new_data.csv', index=False)`表示将新的DataFrame写入到名为new_data.csv的CSV文件中,`index=False`表示不保存行索引。
相关问题
python如何将新生成的一列数据result加入到csv新的一列
中?
可以使用 pandas 库来实现。首先将 csv 文件读取为一个 pandas 的 DataFrame 对象,然后创建一个新的列并将 result 数据赋值给该列,最后将 DataFrame 写回到 csv 文件即可。
示例代码如下:
```python
import pandas as pd
# 读取 csv 文件
df = pd.read_csv('data.csv')
# 创建新列并赋值
result = [1, 2, 3, 4, 5]
df['new_column'] = result
# 将 DataFrame 写回 csv 文件
df.to_csv('new_data.csv', index=False)
```
这样就可以将新生成的一列数据 result 添加到 csv 文件的新列中。
pandas读取csv文件指定列中的指定数据
您可以使用 Pandas 中的 `read_csv` 函数读取 CSV 文件,并使用 `usecols` 参数指定要读取的列。然后,使用 Pandas 的条件筛选功能选择特定数据。
示例代码:
```python
import pandas as pd
# 读取 CSV 文件,并指定要读取的列
df = pd.read_csv('your_file.csv', usecols=['column1', 'column2'])
# 筛选特定数据
result = df[(df['column1'] == 'value1') & (df['column2'] == 'value2')]
# 打印结果
print(result)
```
在代码中,您需要将 `your_file.csv` 替换为您的 CSV 文件名。`['column1', 'column2']` 是您要读取的列名称列表。`df['column1'] == 'value1'` 和 `df['column2'] == 'value2'` 是您要筛选的条件,可以根据您的需求自行修改。