python语言如何对csv表格中的某一列进行条件判断？python新手，求教！（问题详情放下面了）

1. python语言如何对csv表格中的某一列进行条件判断？python新手，求教！（问题详情放下面了）

这个需求用平时的文件读取，数组切片及if语句判断基本可以解决了，建议去学习pandas,bumpy 这两个数据库

2. python写csv文本文件，如何将当前时间当做一个整体转换成列表，写在一个单元格内。

from datetime import datetimetimeStr=datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H%M%S')得到的是str类型的时间，应该就可以写进去了吧

3. 想用Python对csv表格中的某一列数据进行关键词筛选

line[1].decode('utf-8').find( u'希区柯克')>=0
表示当前数据包含有所查找的字符串'希区柯克'

4. python 读取多个csv文件中某一列，并生成一个新csv文件

csv文件应该是用逗号分隔得才对，否则怎么算作是csv文件。楼主你开玩笑吧。否则你这只是一个普通的文本文件。如果是真正的csv文件，我只说一点，python里面有csv模块，专门处理csv文件。如果是空格分割应该也可以，建议你，看一下python的csv模块的API，蛮简单的代码，其实如果不用的话自己写也可以。不是很复杂。代码片段如下：
def deal_file(file_in, file_out)    with open(file_in, 'r') as f_in:        with open(file_out, 'w') as f_out:            for line in f_in:                f_out.write(line.split(' ')[2] + '\n')之后你可以将所有的输入文件放到一个列表里面，进行迭代调用这个函数就可以了。

5. Python 如何循环读取csv或者excel中的一列数据，写入到百度中搜索

实测是可以从 a.csv复制到 b.csv中

import csv

def foo():

with open('a.csv', 'r') as f:
reader = csv.DictReader(f)
rows = [row for row in reader]

if not rows:
return

with open('b.csv', mode='w', newline='', errors='ignore') as f2:
for index, row in enumerate(rows):
if index == 0:
f_csv = csv.DictWriter(f2, fieldnames=list(row.keys()))
f_csv.writeheader()
f_csv.writerow(row)

if __name__ == '__main__':
foo()

6. 如何用python读取csv文件，并把csv文件的第3，4列形成一个列表在python 中显示。如图中的两列数据

import pandas as pddf=pd.read(r'e:/aaaaa.csv')df.iloc[:,2:4].values.tolist()

7. Python编程实现csv文件某一列的词频统计

import re
import collections
import pandas as pd
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer, CountVectorizer
#为避免出问题，文件名使用全路径
data = pd.read_csv('XXX.csv')
trainheadlines = []
for row in range(0, len(data.index)):
trainheadlines.append(' '.join(str(x) for x in data.iloc[row, m:n]))
#上面的m:n代表取那一列，或者那几列。


advancedvectorizer = TfidfVectorizer(
min_df=0, max_df=1, max_features=20000, ngram_range=(1, 1))
advancedtrain = advancedvectorizer.fit_transform(trainheadlines)
print(advancedtrain.shape)

8. python 怎么将从CSV文件中获取的时间仅展示时分秒,不要日期

import re>>> s = '2018-03-09 10:09:08'>>> re.search(r'\d+:\d+:\d+', s).group()'10:09:08'