Python 处理 CSV 并按行过滤数据

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Python 处理 CSV 并按行过滤数据

在数据分析和处理中，CSV（逗号分隔值）文件是一种常见的数据格式。它以简单的文本形式存储表格数据，非常适合用于数据交换。然而，在实际应用中，我们经常需要对这些数据进行过滤或处理。本文将介绍如何使用 Python 来读取 CSV 文件，并根据特定条件按行过滤数据。

准备工作

首先，确保你的环境中安装了 Python 和 `csv` 模块。Python 的标准库中已经包含了 `csv` 模块，因此无需额外安装任何第三方库。如果你还没有安装 Python，请访问 Python 官方网站 下载并安装最新版本。

读取 CSV 文件

我们可以使用 Python 的 `csv` 模块来读取 CSV 文件。下面是一个简单的示例代码，展示如何打开并读取一个 CSV 文件：

import csv

# 打开 CSV 文件
with open('data.csv', mode='r', encoding='utf-8') as file:
    # 创建 CSV 读取器
    reader = csv.reader(file)
    
    # 遍历每一行数据
    for row in reader:
        print(row)
    

在这个例子中，我们使用 `csv.reader` 来读取 CSV 文件中的每一行数据，并将其打印出来。每行数据都被表示为一个列表，其中每个元素是该行的一个字段。

按行过滤数据

假设我们需要从 CSV 文件中筛选出满足某些条件的行。例如，我们可能只想保留那些收入超过 5000 的记录。这可以通过遍历每一行并检查条件来实现。

import csv

# 定义过滤条件
def filter_row(row):
    return int(row[3]) > 5000  # 假设收入字段在第4列

# 打开 CSV 文件
with open('data.csv', mode='r', encoding='utf-8') as file:
    reader = csv.reader(file)
    
    # 筛选符合条件的行
    filtered_rows = [row for row in reader if filter_row(row)]
    
    # 输出过滤后的结果
    for row in filtered_rows:
        print(row)
    

在这个例子中，我们定义了一个函数 `filter_row` 来判断某一行是否应该被保留。然后，我们使用列表推导式来生成一个新的列表，其中只包含满足条件的行。

写入过滤后的数据

如果我们希望将过滤后的数据保存到一个新的 CSV 文件中，可以使用 `csv.writer` 模块。以下是一个示例代码：

import csv

# 定义过滤条件
def filter_row(row):
    return int(row[3]) > 5000  # 假设收入字段在第4列

# 打开原始 CSV 文件
with open('data.csv', mode='r', encoding='utf-8') as input_file:
    reader = csv.reader(input_file)
    
    # 筛选符合条件的行
    filtered_rows = [row for row in reader if filter_row(row)]

# 将过滤后的数据写入新文件
with open('filtered_data.csv', mode='w', newline='', encoding='utf-8') as output_file:
    writer = csv.writer(output_file)
    writer.writerows(filtered_rows)

print("过滤后的数据已保存到 filtered_data.csv")
    

这段代码首先读取原始 CSV 文件并筛选出符合条件的行，然后将这些行写入一个新的 CSV 文件中。

总结

通过使用 Python 的 `csv` 模块，我们可以轻松地读取、过滤和写入 CSV 文件。无论你是需要处理大规模的数据集还是仅仅想做一些小规模的数据清理工作，这种方法都非常有效。希望本文能帮助你更好地理解和掌握如何用 Python 处理 CSV 文件并按行过滤数据。

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