這個(gè)操作現(xiàn)在看來(lái)真沒(méi)啥難的，但是我找相關(guān)的資料真的找了好久。

多數(shù)大佬都是直接pandas官網(wǎng)甩我臉上，然后舉一個(gè)入門級(jí)的例子。

https://pandas.pydata.org/docs/reference/index.html

首先導(dǎo)入pandas庫(kù)

import pandas as pd

然后使用read_csv來(lái)打開(kāi)指定的csv文件

df = pd.read_csv('./IP2LOCATION.csv',encoding= 'utf-8')

這個(gè)函數(shù)里面需要寫(xiě)入csv文件的路徑，如果是把csv文件保存到了python的工程文件夾下，則只需要./文件名即可，然后encoding='utf-8'是使用utf-8方式編碼，有時(shí)候需要換成gbk。

雖然我們讀取的是csv文件，但其實(shí)由于我們使用的是pandas庫(kù)，所以我們實(shí)際獲得的是一個(gè)DataFrame的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。

可以使用print(type(df))進(jìn)行檢驗(yàn)

print(type(df))

DataFrame 是表格型的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。因此，我們可以將其當(dāng)做表格。DataFrame 是以表格類似展示，而且還包含行標(biāo)簽、列標(biāo)簽。

我們可以添加一個(gè)列標(biāo)簽，使用方法為pandas.DataFrame.columns

在我們的例子中DataFrame類型的變量為df，因此使用方法為df.columns，我們添加的列標(biāo)簽為a、b、c、d、e、f

df.columns = ['a','b','c','d','e','f']

然后，我們想把某一列中等于特定值的那些行提取出來(lái)

可以將讀出來(lái)的內(nèi)容當(dāng)做一個(gè)列表，然后這個(gè)列表的元素是表中的每一行，然后這每一行也是一個(gè)列表，也就是列表中的列表。

比如，我想將表中第5列中值為Andhra Pradesh的行提取出來(lái)，并且由于我們之前定義了第五列的列標(biāo)簽為e

因此代碼為：

data = df[df['e'] == 'Andhra Pradesh']

最后我們可以通過(guò)pandas中的to_csv，來(lái)將篩選出來(lái)的數(shù)據(jù)保存到新的csv文件中。

data.to_csv('my_IP2LOCATION.csv')

用法為表名.to_csv（'所要保存地方的路徑/表名.csv')

最后總結(jié)一下我們的代碼

import pandas as pd

df = pd.read_csv('./IP2LOCATION.csv',encoding= 'utf-8')
# print(type(df))
df.columns = ['a','b','c','d','e','f']
data = df[df['e'] == 'Andhra Pradesh']
data.to_csv('my_IP2LOCATION.csv')

IP2LOCATION.csv內(nèi)容如下：

總共有759727行

然后經(jīng)過(guò)我們的篩選后的my_IP2LOCATION.csv

只有3461行

PS：可以使用print(len(df.values))來(lái)查看行數(shù)

以上就是本文的全部?jī)?nèi)容，希望對(duì)大家的學(xué)習(xí)有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。

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