如何在打印一定范围内的值时读取CSV文件中的特定行和列

Question

嗨，我在查看csv文件中的特定行和列时遇到一些问题。

我当前的目标是在其中的三个不同的列中查找。 最重要的是，我想查看数据值（例如0.26），并在特定列中对0.21和0.31之间的数据进行排序。 我的问题是我不知道如何同时做这两个。 我不断收到错误消息，告诉我我不能在float和str中使用'<='。

这是我的代码：

    import csv
    from collections import defaultdict

    columns = defaultdict(list) # each value in each column is appended to a list

    with open('C:\\Users\\AdamStoer\\Documents\\practicedata.csv') as f:
    reader = csv.DictReader(f,delimiter=',') # read rows into a dictionary format
    for row in reader:
        for columns['pitch'] in row:
            for v in columns['pitch']:
                p=float(v)
                if p <= 0.5:
                    columns['pitch'].append(v)
    print(columns['pitch'])

该代码在最后一部分之前是有效的

for row in reader: # read a row as {column1: value1, column2: value2,...}
    for (k,v) in row.items(): # go over each column name and value 
        columns[k].append(v) # append the value into the appropriate list
                             # based on column name k
print(columns['pitch'])

Answer 1

看起来您在混淆两件事。 如果知道想要的特定列（间距），则不必遍历每一行中的所有列。 您可以像这样直接访问它：

for row in reader:
    p = float(row['pitch'])
    if p <= 0.5:
        print p

我很难说出您想要什么输出，但是这里有一个示例，仅查看每行的音高，如果匹配，则将该行的所有目标值附加到column字典中。

targets = ('pitch', 'roll', 'yaw')
columns = defaultdict(list)

for row in reader:
    p = float(row['pitch'])
    if p >= 0.21 and p <= 0.31:
        for target in targets:
            column[target].append(row[target])