怎么用python提取csv数据并筛选指定条件数据?

Question

如题所述

Answer 1

本文介绍使用Python进行CSV数据提取与筛选的方法，以及数据可视化与结果保存的全过程。具体步骤如下：

首先，明确需求。目标是从CSV文件中选择特定条件的数据，即在特定范围内的days数据，同时剔除其他数据，绘制数据前后的直方图，并将结果导出为新文件。

随后，通过读取CSV文件并加载数据至DataFrame。以days为基准，提取数据范围在0至45、320至365的样本。

接着，使用条件筛选，仅保留blue_dif、green_dif、red_dif与inf_dif四列数据处于指定范围内的样本。

创建布尔掩码mask，筛选出满足days范围的数据。

应用apply函数与lambda表达式，对days范围内的行，若四列数据不在指定范围内，则将其随机设置为NaN，通过概率p=[0.9, 0.1]进行设置。

使用dropna删除包含NaN值的行，完成数据筛选。

根据筛选条件，计算并存储处理后的数据子集。

利用Matplotlib创建直方图，分别展示原始数据与处理后数据的分布，生成8个图形文件。

最后，将处理后的数据保存为新的CSV文件，文件路径由result_file_path指定。

运行代码后，将得到8张直方图与目标CSV文件。至此，完成数据提取、筛选、可视化与结果保存的全部过程。