import csv  input_file = 'input.csv' output_file = 'output.csv' column_index = 1  with open(input_file, 'r') as infile:     csv_reader = csv.reader(infile)     header = next(csv_reader)     filtered_rows = [header]      for row in csv_reader:         if float(row[column_index]) > 100:             filtered_rows.append(row)  with open(output_file, 'w', newline='') as outfile:     csv_writer = csv.writer(outfile)     csv_writer.writerows(filtered_rows)  print("filtered rows have been written to output.csv")   

代码逻辑如下;

>

1. >导入csv模块：
   > 代码首先导入csv模块，该模块可以帮助我们读取和写入。

2. >文件路径和列索引

   ：>

   input_file =’input.csv’告诉程序在哪里找到我们要读取的文件。

   • output_file =’output.csv’是程序将保存过滤数据的地方。>

   column_index = 1指示我们将检查值的列（在这种情况下为第二列，因为列计数从0开始）。

   >打开输入文件

：

3. > 该程序打开input.csv文件以读取内部的数据。

   >

   >读取标题

： 它读取文件的第一行，其中包含列名，并将其存储在标题中。这将稍后在写入新文件时使用。

4. >
   过滤行

   ：

该程序通过每一行数据：

5. >它检查指定列中的数字（第二列）是否大于100。 如果该数字大于100，则该程序将保持该行。
   如果不是，则行跳过。

   >

   • >写入输出文件
   • ：

   > 过滤后，该程序将标题和剩余的行（满足条件）写入称为output.csv。

6. 打印消息

   ： 最后，该程序打印一条消息，让您知道已过滤的数据已保存到新文件中。
   2a。 ** 多线程解决方案，以同时下载多个文件。

>

7. import threading import requests  urls = [     'https://example.com/file1.jpg',     'https://example.com/file2.jpg',     'https://example.com/file3.jpg' ]  def download_file(url):     try:         response = requests.get(url)         filename = url.split('/')[-1]         with open(filename, 'wb') as f:             f.write(response.content)         print(f"downloaded: {filename}")     except exception as e:         print(f"failed to download {url}: {e}")  threads = [] for url in urls:     thread = threading.thread(target=download_file, args=(url,))     threads.append(thread)     thread.start()  for thread in threads:     thread.join()  print("all downloads are complete.") 

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   说明代码：

   url列表

：urls包含要下载的文件url列表。

下载函数：download_file（url）是一个从url下载单个文件并保存它的函数。

线程创建

：对于每个url，使用螺纹创建一个新线程。线程同时下载文件。

>
1. 启动线程：在每个线程上调用start（）方法开始下载文件。
2. 等待完成：join（）确保主要程序等待所有线程在打印“所有下载均已完成”之前完成。
3. 2b。一个多处理脚本，以计算1到10的数字阶乘。

   import multiprocessing  def factorial(n):     result = 1     for i in range(1, n + 1):         result *= i     print(f"factorial of {n} is {result}")  if __name__ == '__main__':     for i in range(1, 11):         process = multiprocessing.process(target=factorial, args=(i,))         process.start()         process.join()      print("all factorials have been computed.") 

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解释：

fortorial（n）函数

5. ：计算数字n的阶乘并打印结果。 >主块

：在if __name__ ==’__ -mn __’块：

通过1到10的数字循环。 对于每个数字，创建一个新的过程来计算其阶乘。 >开始每个过程，然后等待使用process.join（）在移至下一个过程中完成。
。

1. > 2c一个简单的，该脚本演示了如何使用conturrent。

   import pandas as pd import concurrent.futures  def modify_row(row):     row['modified'] = row['value'] * 2     return row  def main():     data = {'value': [1, 2, 3, 4, 5]}     df = pd.DataFrame(data)      with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as executor:         results = list(executor.map(modify_row, [row for _, row in df.iterrows()]))      df = pd.DataFrame(results)     print(df)  if __name__ == '__main__':     main() 

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   解释：

2. dataframe
   ：使用列“值”创建一个简单的数据框df。
   • > modify_row函数

   ：此函数通过添加新列“修改”来修改行，其中值是原始的’value’乘以2。

   threadpoolexecutor

   ：

executor.map（modify_row，[…]）在数据框中的每一行中并行运行modify_row函数。

结果

：修改后的数据框在末尾打印出来。

>

以上就是“ Python程序过滤CSV行并将输出写入新文件”的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！