本篇文章给大家带来了关于Python的相关知识,在学习python过程中常遇到一种情况,要读取.csv文件的数据,然后取出其中某个字段,下面给大家介绍了关于Python如何提取csv数据并筛选指定条件数据,希望对大家有帮助。
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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
一、使用pandas和numpy库
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。
二、使用步骤
1.引入库
代码如下(示例):
import pandas as pd import numpy as np
2.读入数据
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
3.转化格式
将DateFrame 格式的数据转化为数组
file1=np.array(file1)
此时得到输出如下
4.处理数据
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
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以上がPython が CSV データを抽出し、指定された条件データをフィルタリングする方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

PythonはゲームとGUI開発に優れています。 1)ゲーム開発は、2Dゲームの作成に適した図面、オーディオ、その他の機能を提供し、Pygameを使用します。 2)GUI開発は、TKINTERまたはPYQTを選択できます。 TKINTERはシンプルで使いやすく、PYQTは豊富な機能を備えており、専門能力開発に適しています。

Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化タスクに適していますが、Cはシステムプログラミング、ゲーム開発、組み込みシステムに適しています。 Pythonは、そのシンプルさと強力なエコシステムで知られていますが、Cは高性能および基礎となる制御機能で知られています。

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Pythonは、Web開発、データサイエンス、機械学習、自動化、スクリプトの分野で広く使用されています。 1)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksが開発プロセスを簡素化します。 2)データサイエンスと機械学習の分野では、Numpy、Pandas、Scikit-Learn、Tensorflowライブラリが強力なサポートを提供します。 3)自動化とスクリプトの観点から、Pythonは自動テストやシステム管理などのタスクに適しています。

2時間以内にPythonの基本を学ぶことができます。 1。変数とデータ型を学習します。2。ステートメントやループの場合などのマスター制御構造、3。関数の定義と使用を理解します。これらは、簡単なPythonプログラムの作成を開始するのに役立ちます。

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