Python 从csv文件中检索列并将值提取到另一个csv文件

我有一个csv文件，如下所示：

lat,lon,date,data1,data2
1,2,3,4,5
6,7,8,9,10

我想从这个csv文件中检索列date和data1并将其提取到另一个csv文件中。我有以下代码：

import csv
os.chdir(mydir)
column_names = ["date", "data1"]
index=[]
with open("my.csv", "r") as f:
mycsv = csv.DictReader(f)
for row in mycsv:
    for col in column_names:
        try:
            data=print(row[col])
            with open("test2.txt", "w") as f:
                print(data, file=f)
        except KeyError:
            pass

---

不幸的是，输出是一个带有“none”的文件。。。是否有人知道如何检索并将我希望使用的数据写入另一个文件？

您在文件中看到

None

的原因是您正在将

打印（行[col]）

的结果分配给

数据

变量：

data=print(row[col])

print（）

不返回任何内容，因此

data

的内容是

None

。如果您删除

print（）

，只保留

data=row[col]

，您将得到一些有价值的东西

我在您的代码中还看到了一个问题，您可能希望解决这个问题：

---

在第一个循环中，每次迭代都会一次又一次地打开文件。因此，对于每一行，您将使用该行值覆盖整个文件。如果您需要整个列，那么您必须在循环之前打开文件一次。

我建议您使用panda。我还没有运行这个脚本，但是类似的东西应该可以运行

import panda as pd
import csv

frame = pd.read_csv('my.csv')
df=frame[['date','data2']]
with open('test2.csv', 'a', newline='') as csvfile:
        writer = csv.writer(csvfile, delimiter=',',
                            quotechar='|', quoting=csv.QUOTE_MINIMAL) 



        writer.writerow(df)

---

您的代码存在一些问题：

每次您

打开（“test2.txt”，“w”）

，

w

选项将打开您的文件并删除其所有内容

您正在存储

return

值或

print

，即

None

，然后尝试

将其打印到您的文件中

将您的CSV读入

目录的
列表，如下所示：

import csv
with open('your_csv.csv') as csvfile:
    reader = csv.DictReader(csvfile)

    read_l = [{key:value for key, value in row.items() if key in ('date', 'data1')}
              for row in reader]

然后使用
DictWriter
写入新的CSV

with open('new.csv', 'w') as csvfile:
    fieldnames = read_l[0].keys()
    writer = csv.DictWriter(csvfile, fieldnames=fieldnames)
    writer.writeheader()
    for row in read_l[1:]:
        writer.writerow(row)

尝试以下步骤可能会对您有所帮助。但它们需要熊猫库。在执行以下步骤之前，请先安装熊猫库。input.csv包含您提到的数据

import pandas as pd
df=pd.read_csv('input.csv')
df_new=df.iloc[0:,2:4]
df_new.to_csv("output.csv",index=False)

使用csv.writer或@akshat是的，这正是我的代码所做的。问题是输出与我预期的不同！您没有使用
CSV
模块中的
DictWriter
或
writer
。下面是我的答案。我的另一个建议是使用
f.write（）
而不是
print（data，file=f）
，这与你的问题没有直接关系
f.write（）
一开始比将打印重定向到类似文件的对象更明确、更容易理解。虽然我同意pandas是一个很棒的框架，但我认为为这个特殊目的加载它可能有点过火。所讨论的任务非常简单，而且非常简单，可以在标准库中轻松完成，工作量也差不多。