Python 删除CSV文件中不需要的行

我是Python新手，在删除csv文件中不需要的行时遇到问题。例如，我有3列和很多行：

A      B     C
hi     1.0   5
hello  2.0   6
ok     3.0   7

我使用numpy（而不是csv）加载数据

我想为第二列介绍一个范围

b=np.arange(0, 2.1,0.1) 

我不知道该如何使用那段代码

我想要的最终输出如下：

A      B     C
hi     1.0   5
hello  2.0   6

---

最后一行将被删除，因为我为第二列选择的范围仅为2.0。我不知道如何才能做到这一点。

您可以使用逻辑索引来完成

 index = (x[:, 1] <= 2.0)

---

仅选择满足此条件的行可以使用逻辑索引

 index = (x[:, 1] <= 2.0)

仅选择满足此条件的行

尝试使用熊猫：

import pandas as pd

a = pd.read_csv('data.csv', index_col=0) # column A will be the index.
a

       B  C
A          
hi     1  5
hello  2  6
ok     3  7

对于B的每一个值，最大为2：

a[a.B <= 2]

       B  C
A          
hi     1  5
hello  2  6

a[a.B尝试熊猫：

import pandas as pd

a = pd.read_csv('data.csv', index_col=0) # column A will be the index.
a

       B  C
A          
hi     1  5
hello  2  6
ok     3  7

对于B的每一个值，最大为2：

a[a.B <= 2]

       B  C
A          
hi     1  5
hello  2  6

a[a.B您可以只使用csv模块。N.B以下要求csv字段是逗号分隔的，而不是制表符分隔的（如您的示例所示）

更新要求后编辑

在列“C”上有额外限制，例如值必须大于等于6

import csv
import numpy as np

allowed_values_B = np.arange(0, 2.1, 0.1)
def accept_row(row):
    return (float(row[1]) in allowed_values_B) and (int(row[2]) >= 6)

with open('data.csv') as data:
    reader = csv.reader(data)
    field_names = next(reader)
    filtered_rows = [row for row in reader if accept_row(row)]

>>> filtered_rows
[['hello', '2.0', '6']]

您可以只使用csv模块。N.B以下要求csv字段是逗号分隔的，而不是制表符分隔的（如您的示例所示）

更新要求后编辑

在列“C”上有额外限制，例如值必须大于等于6

import csv
import numpy as np

allowed_values_B = np.arange(0, 2.1, 0.1)
def accept_row(row):
    return (float(row[1]) in allowed_values_B) and (int(row[2]) >= 6)

with open('data.csv') as data:
    reader = csv.reader(data)
    field_names = next(reader)
    filtered_rows = [row for row in reader if accept_row(row)]

>>> filtered_rows
[['hello', '2.0', '6']]

我只需要输入a[a.B是的，使用Pandas，您可以使用其名称访问列。因此
a.B我只需要输入a[a.B是的，使用Pandas，您可以使用其名称访问列。因此
a.B我得到以下错误：“ValueError:无法将输入数组从形状（997）广播到形状（1000）”我得到以下错误：“ValueError:无法将输入数组从形状（997）广播到形状（1000）”谢谢！这一个可以工作，但我也将为第三列提供一个不同的截止值。这可以工作吗？过滤的_行2=[如果允许的_值中浮动（行[2]），则读卡器中的行对应于行]@justin您的意思是完全独立的行视图，以便为列B筛选行B（满足一个条件）和单独筛选行C（满足第二个条件）？…或者你是说只有一行过滤的_行同时满足这两个条件？@mhwake:我想要一行过滤的_行同时满足这两个条件。：）谢谢！这一行可以工作，但我也会为第三列提供一个不同的截止值。这行可以工作吗？过滤的_行2=[读卡器中的行如果在允许的_值中浮动（行[2]）@justin您是指完全独立的行视图，以便为列B筛选行B（满足一个条件）和为列C筛选行C（满足第二个条件）？…还是指仅一个同时满足两个条件的筛选行？@mhwake:我想要1个同时满足两个条件的筛选行。：）
import csv
import numpy as np

allowed_values_B = np.arange(0, 2.1, 0.1)
def accept_row(row):
    return (float(row[1]) in allowed_values_B) and (int(row[2]) >= 6)

with open('data.csv') as data:
    reader = csv.reader(data)
    field_names = next(reader)
    filtered_rows = [row for row in reader if accept_row(row)]

>>> filtered_rows
[['hello', '2.0', '6']]