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目录前言一、使用pandas和numpy库二、使用步骤1.引入库2.读入数据3.转化格式4.处理数据总结前言 本文主要介绍通过python提取csv文件中数据,并对数据进行处理。 编
本文主要介绍通过python提取csv文件中数据,并对数据进行处理。
编译器:Anaconda3 语言:python3
通过pandas库可以从csv提取到数据,但是数据的格式是DateFrame 格式,因为我不懂怎么处理DateFrame 格式的数据,所以就使用numpy库,将提取的数据转化为数组格式,这样可以就可以通过对数组的处理方式处理csv文件的数据。写回csv文件的过程中,再转换为DateFrame即可。
代码如下(示例):
import pandas as pd
import numpy as np
本文是通过路径读取的文件。如果想通过文件名读取,需要把文件放与程序放到同一个文件夹中
代码如下(示例):
file1=pd.read_csv(r'C:\Users\86150\Desktop\1_Part2 附加测试题\Part2 附加测试题\4. data\data【各省-竞品】.csv')
此时读出的数据是DateFrame格式,输出如下
将DateFrame 格式的数据转化为数组
file1=np.array(file1)
此时得到输出如下
我们将所有省份是‘黑龙江’的数据挑选出来,并放入新的数组中
data=[]
for item in file1:
sh= item[0]
if "黑龙江" ==sh:
# print(item)
data.append(item)
这样就把数据挑选出来并存放在data中
这是第一次写博客,有很多不足的地方,希望大家指出,比如:如何直接把cell插入而不是以图片的形式。本文只是作者学习笔记,因为对很多库函数不知道,迫不得已想出来的方法
到此这篇关于Python如何提取csv数据并筛选指定条件数据的文章就介绍到这了,更多相关Python提取csv数据并筛选内容请搜索编程网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持编程网!
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本文标题: Python如何提取csv数据并筛选指定条件数据详解
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