Python如何提取csv数据并筛选指定条件数据详解
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
总结
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我们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我们!
相关推荐
-
Python从csv文件中读取数据及提取数据的方法
目录 1.从csv文件中读取数据 2.数据切割 数据保存在csv文件中 1.从csv文件中读取数据 参数header=None的有无 (1)没有header=None--直接将csv表中的第一行当作表头 # 读取数据 import pandas as pd data = pd.read_csv("data1.csv") print(data) 打印结果为: (2)有header=None--自动添加第一行当作表头 # 读取数据 import pandas as pd data = pd
-
Python如何读取、写入CSV数据
问题 你想读写一个CSV格式的文件. 解决方案 对于大多数的CSV格式的数据读写问题,都可以使用 csv 库..例如,假设你在一个名叫stocks.csv文件中有一些股票市场数据,就像这样: 下面向你展示如何将这些数据读取为一个元组的序列: import csv with open('stocks.csv') as f: f_csv = csv.reader(f) headers = next(f_csv) for row in f_csv: # Process row ... 在上面的代码中,
-
python如何读写csv数据
本文实例为大家分享了python读写csv数据的具体代码,供大家参考,具体内容如下 案例: 通过股票网站,我们获取了中国股市数据集,它以csv数据格式存储 Data,Open,High,Low,Close,Volume,Adj Close 2016-06-28,8.63,8.47,8.66,8.70,500000,8.70 2016-06-28,8.63,8.47,8.66,8.70,500000,8.70 2016-06-28,8.63,8.47,8.66,8.70,500000,8.70 .
-
python 读取.csv文件数据到数组(矩阵)的实例讲解
利用numpy库 (缺点:有缺失值就无法读取) 读: import numpy my_matrix = numpy.loadtxt(open("1.csv","rb"),delimiter=",",skiprows=0) 写: numpy.savetxt('2.csv', my_matrix, delimiter = ',') 可能遇到的问题: SyntaxError: (unicode error) 'unicodeescape' codec
-
python数据处理之如何选取csv文件中某几行的数据
前言 有些人看到这个问题觉得不是问题,是嘛,不就是df.col[]函数嘛,其实忽略了一个重点,那就是我们要省去把csv文件全部读取这个过程,因为如果在面临亿万级别的大规模数据,得到的结果就是boom,boom,boom. 我们要使用一下现成的函数里面的参数nrows,和skiprows,一个代表你要读几行,一个代表你从哪开始读,这就可以了,比如从第3行读取4个 示例代码 import pandas as pd df = pd.DataFrame({'a':[1,2,3,4,5,6,7,8,9],
-
使用python获取csv文本的某行或某列数据的实例
站长用Python写了一个可以提取csv任一列的代码,欢迎使用.Github链接 csv是Comma-Separated Values的缩写,是用文本文件形式储存的表格数据,比如如下的表格: 就可以存储为csv文件,文件内容是: No.,Name,Age,Score 1,Apple,12,98 2,Ben,13,97 3,Celia,14,96 4,Dave,15,95 假设上述csv文件保存为"A.csv",如何用Python像操作Excel一样提取其中的一列,即一个字段,利用Pyt
-
python读写数据读写csv文件(pandas用法)
python中数据处理是比较方便的,经常用的就是读写文件,提取数据等,本博客主要介绍其中的一些用法.Pandas是一个强大的分析结构化数据的工具集;它的使用基础是Numpy(提供高性能的矩阵运算);用于数据挖掘和数据分析,同时也提供数据清洗功能. 一.pandas读取csv文件 数据处理过程中csv文件用的比较多. import pandas as pd data = pd.read_csv('F:/Zhu/test/test.csv') 下面看一下pd.read_csv常用的参数: panda
-
Python如何提取csv数据并筛选指定条件数据详解
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
-
vuejs实现本地数据的筛选分页功能思路详解
今天项目需要一份根据本地数据的筛选分页功能,好吧,本来以为很简单,网上搜了搜全是ajax获取的数据,这不符合要求啊,修改起来太费力气,还不如我自己去写,不多说直接上代码 效果图: 项目需要:点击左侧进行数据筛选,实现自动分页,自动生成页数,点击自动跳转 项目代码:js代码 var subList=new Vue({ el:'#main', data:{ // subcontentData为本地数据 subContents:subcontentData, // 页面需要展现的数据 yemianda
-
对python中xlsx,csv以及json文件的相互转化方法详解
最近需要各种转格式,这里对相关代码作一个记录,方便日后查询. xlsx文件转csv文件 import xlrd import csv def xlsx_to_csv(): workbook = xlrd.open_workbook('1.xlsx') table = workbook.sheet_by_index(0) with codecs.open('1.csv', 'w', encoding='utf-8') as f: write = csv.writer(f) for row_num
-
Python中的CSV文件使用"with"语句的方式详解
是否可以直接使用with语句与CSV文件?能够做这样的事情似乎很自然: import csv with csv.reader(open("myfile.csv")) as reader: # do things with reader 但是csv.reader不提供__enter__和__exit__方法,所以这不行.但是我可以分两步做: import csv with open("myfile.csv") as f: reader = csv.reader(f)
-
python获取网页中所有图片并筛选指定分辨率的方法
压测时,图片太少,想着下载网页中的图片,然后过滤指定分辨率,但网页中指定分辨率的图片太少了(见下) 后使用格式工厂转换图片 import urllib.request # 导入urllib模块 import re # 导入re模块 import os from PIL import Image htmlurl = 'http://www.win4000.com/wallpaper_detail_134824_3.html' downloadpath = 'C:\\Users\\yaowanjun
-
python 实现提取某个索引中某个时间段的数据方法
如下所示: from elasticsearch import Elasticsearch import datetime import time import dateutil.parser class App(object): def __init__(self): pass def _es_conn(self): es = Elasticsearch() return es def get_data(self, day,start,end): index_ = "gather-apk-20
-
C#操作DataTable方法实现过滤、取前N条数据及获取指定列数据列表的方法
本文实例讲述了C#操作DataTable方法实现过滤.取前N条数据及获取指定列数据列表的方法.分享给大家供大家参考.具体分析如下: #region DataTable筛选,排序返回符合条件行组成的新DataTable或直接用DefaultView按条件返回 /// <summary> /// DataTable筛选,排序返回符合条件行组成的新DataTable ///或直接用DefaultView按条件返回 /// eg:SortExprDataTable(dt,"Sex='男'&q
-
python Matplotlib数据可视化(2):详解三大容器对象与常用设置
上一篇博客中说到,matplotlib中所有画图元素(artist)分为两类:基本型和容器型.容器型元素包括三种:figure.axes.axis.一次画图的必经流程就是先创建好figure实例,接着由figure去创建一个或者多个axes,然后通过axes实例调用各种方法来添加各种基本型元素,最后通过axes实例本身的各种方法亦或者通过axes获取axis实例实现对各种元素的细节操控. 本篇博客继续上一节的内容,展开介绍三大容器元素创建即通过三大容器可以完成的常用设置. 1 figure 1.
-
Python数据可视化之Seaborn的使用详解
目录 1. 安装 seaborn 2.准备数据 3.背景与边框 3.1 设置背景风格 3.2 其他 3.3 边框控制 4. 绘制 散点图 5. 绘制 折线图 5.1 使用 replot()方法 5.2 使用 lineplot()方法 6. 绘制直方图 displot() 7. 绘制条形图 barplot() 8. 绘制线性回归模型 9. 绘制 核密度图 kdeplot() 9.1 一般核密度图 9.2 边际核密度图 10. 绘制 箱线图 boxplot() 11. 绘制 提琴图 violinpl
-
Python Pandas中合并数据的5个函数使用详解
目录 join 索引一致 索引不一致 merge concat 纵向拼接 横向拼接 append combine 前几天在一个群里面,看到一位朋友,说到自己的阿里面试,被问了一些关于pandas的使用.其中一个问题是:pandas中合并数据的5中方法. 今天借着这个机会,就为大家盘点一下pandas中合并数据的5个函数.但是对于每个函数,我这里不打算详细说明,具体用法大家可以参考pandas官当文档. join主要用于基于索引的横向合并拼接: merge主要用于基于指定列的横向合并拼接: con
随机推荐
- Oracle SCN与检查点详解
- Ext JS 4实现带week(星期)的日期选择控件(实战二)
- 详解从新建vue项目到引入组件Element的方法
- 好玩的vbs特色代码第1/6页
- elasticsearch插件开发教程
- python批量下载图片的三种方法
- Python增量循环删除MySQL表数据的方法
- 页面中js执行顺序
- ASP.NET 链接 Access 数据库路径问题最终解决方案
- JavaScript正则表达式的分组匹配详解
- Python中比较特别的除法运算和幂运算介绍
- asp 数组 重复删除函数(脚本之家增强版)
- Spring中常用注解的详细介绍
- Linux下启动tomcat的方法
- Lua中的弱引用介绍
- php读取sqlite数据库入门实例代码
- asp.net 基于forms验证的目录角色权限的实现
- 微信小程序 动态绑定事件并实现事件修改样式
- dedecms统计栏目文章数量实现代码修订版
- 实例讲解Android中SQLiteDatabase使用方法