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一、使用pandas和numpy库

通过pandas库可以从csv提取到数据，但是数据的格式是DateFrame 格式，因为我不懂怎么处理DateFrame 格式的数据，所以就使用numpy库，将提取的数据转化为数组格式，这样可以就可以通过对数组的处理方式处理csv文件的数据。写回csv文件的过程中，再转换为DateFrame即可。

二、使用步骤

1.引入库

代码如下（示例）：

import pandas as pd
import numpy as np

2.读入数据

本文是通过路径读取的文件。如果想通过文件名读取，需要把文件放与程序放到同一个文件夹中
代码如下（示例）：

file1=pd.read_csv(r'C:\Users\86150\Desktop\1_Part2 附加测试题\Part2 附加测试题\4. data\data【各省-竞品】.csv')

此时读出的数据是DateFrame格式，输出如下

3.转化格式

将DateFrame 格式的数据转化为数组

file1=np.array(file1)

此时得到输出如下

4.处理数据

我们将所有省份是‘黑龙江’的数据挑选出来，并放入新的数组中

data=[]
for item in file1:
    sh= item[0] 
    if "黑龙江" ==sh:
       # print(item)
        data.append(item)

这样就把数据挑选出来并存放在data中

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本文题目：怎么用Python提取csv数据并筛选指定条件数据
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