将两个csv表格中的两列数据里数字相同的行提取出来 python

你好！我明白您的要求，可以为您提供解决方案。

首先，您需要使用Python中的pandas库来读取和处理CSV文件。然后，您可以使用merge()函数将两个CSV文件按照相同的数字列进行合并。最后，您可以使用loc()函数来提取符合要求的行。

以下是示例代码：

import pandas as pd

# 读取CSV文件
df1 = pd.read_csv('file1.csv')
df2 = pd.read_csv('file2.csv')

# 合并两个表格
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='number_column')

# 提取符合要求的行
result_df = merged_df.loc[merged_df['number_column'] == 123]

# 将结果保存到新的CSV文件中
result_df.to_csv('result.csv', index=False)

其中，'file1.csv'和'file2.csv'是您的两个CSV文件的文件名，'number_column'是您想要进行比较的数字列的列名，123是您想要提取的数字。

希望这可以解决您的问题！如果您还有其他问题，可以继续向我提问。

相关问题

在两个csv文件中分别提取两列，并将两列数据相同的行提取出来 python

好的，你可以使用pandas库来完成这个任务。以下是示例代码：

import pandas as pd

# 读取csv文件
df1 = pd.read_csv('file1.csv')
df2 = pd.read_csv('file2.csv')

# 提取需要的两列
df1_new = df1[['col1', 'col2']]
df2_new = df2[['col3', 'col4']]

# 将两个DataFrame按相同行合并
merged_df = pd.merge(df1_new, df2_new, left_on='col1', right_on='col3')

# 显示结果
print(merged_df)

请将“file1.csv”和“file2.csv”替换为你的文件名，将“col1”、“col2”、“col3”和“col4”替换为你想要提取的列名。

写一个python程序使两个csv文件中相同数据提取出来

假设有两个csv文件：file1.csv和file2.csv，它们都有一个名为"ID"的列，我们需要找出两个文件中相同的"ID"行数据。

可以使用pandas库来读取csv文件并进行数据处理。以下是示例代码：

import pandas as pd

# 读取文件1和文件2
df1 = pd.read_csv('file1.csv')
df2 = pd.read_csv('file2.csv')

# 使用merge函数将两个文件中相同的ID行合并起来
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='ID', how='inner')

# 输出合并后的结果
print(merged_df)

解释一下代码：

首先，我们导入了pandas库，然后使用read_csv函数读取file1.csv和file2.csv文件，并将它们分别存储在df1和df2中。

然后，我们使用merge函数将df1和df2中相同的ID行合并起来，存储在merged_df中。我们使用了on参数指定要合并的列名为"ID"，并使用了how参数指定合并方式为"inner"，表示只保留两个文件中都存在的"ID"行。

最后，我们打印出合并后的结果。