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[英]WITHOUT using Pandas, how do I analyze CSV data and only extract certain values from certain columns and rows of my CSV file?
[英]How do I read specific rows AND columns in CSV file while printing values within a certain range
嗨,我在查看csv文件中的特定行和列時遇到一些問題。
我當前的目標是在其中的三個不同的列中查找。 最重要的是,我想查看數據值(例如0.26),並在特定列中對0.21和0.31之間的數據進行排序。 我的問題是我不知道如何同時做這兩個。 我不斷收到錯誤消息,告訴我我不能在float和str中使用'<='。
這是我的代碼:
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'])
該代碼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'])
看起來您在混淆兩件事。 如果知道想要的特定列(間距),則不必遍歷每一行中的所有列。 您可以像這樣直接訪問它:
for row in reader:
p = float(row['pitch'])
if p <= 0.5:
print p
我很難說出您想要什么輸出,但是這里有一個示例,僅查看每行的音高,如果匹配,則將該行的所有目標值附加到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])
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