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python提取数据到新列用pandas，python提取某一列数据

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python处理一个csv数据,根据其中一列数据来得到新一列写入同一个文件...1、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 。
2、CSV文件又称为逗号分隔值文件，是一种通用的、相对简单的文件格式 ， 用以存储表格数据 ， 包括数字或者字符 。CSV是电子表格和数据库中最常见的输入、输出文件格式 。
3、假设：你的表格叫test.xlsx，有一个表叫Sheet1，在读取的时候跳过第一行 ， 使用列1和2 ， 就可以用以下的方法，再转换成数组即可 。
4、如果是在末尾添加，直接读取csv文件的每一行 ， 对应添加列的每一项即可 。如果想在中间插入，先读取每一行，将其转成列表，用列表的insert函数在指定列添加 。
5、在对读取到的数据处理一下，判断大于1000米的个数，大循环外面定义两广序列，存放文件名和个数，大循环结束后将两广数组组成Dataframe保持到一个新csv里，思路大概是这样 。不明白的可以继续问 。
6、首先，用pandas库读入csv文件为dataframe ， 将dataframe转化为python对象，写一个处理函数 ， 如数据操作函数 ， 如分词 。
python:pandas之DataFrame取行列(df.loc(),df.iloc())以及索引1、pandas的DataFrame对象，本质上是 二维矩阵 ，跟常规二维矩阵的差别在于前者额外指定了每一行和每一列的 名称。
【python提取数据到新列用pandas，python提取某一列数据】2、我们对 DataFrame 进行选择，大抵从这三个层次考虑：行列、区域、单元格 。
3、data.loc[行名，列名]：用对象的.loc[]方法实现各种取数据方式 。data.iloc[行下标 ， 列下标]：用对象的.iloc[]方法实现各种取数据方式 。
4、第三步：实现我们的需求：这里主要还是使用索引，掌握dataframe的函数基础上，如何使用这些接口函数很重要 。这里简单几行实现数据清洗功能 。
Python使用Pandas可以实现吗,求大神指教,在线等?支持 。python -m pip show pandas#windows powershell中输入此命令，查看是否已安装pandas库 。一般安装在python/lib/site-packages目录下 。
import来导入 。因为Python自带的内置函数，函数无需导入 ， 直接使用，因此pandas库是python内置函数库，可以直接使用而不需要import来导入 。Pandas是python第三方库 ， 提供高性能易用数据类型和分析工具 。
示例代码这里的查询数据相当于R语言里的subset功能，可以通过布尔索引有针对的选取原数据的子集、指定行、指定列等 。
在Python中，pandas是基于NumPy数组构建的，使数据预处理、清洗、分析工作变得更快更简单 。pandas是专门为处理表格和混杂数据设计的，而NumPy更适合处理统一的数值数组数据 。
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