• 先对csv文件进行遍历
• 得出所要删除的行
• 将这一行或者一批行合并为一个列表
• 利用pandas进行跳行读取
• 最后利用csv包进行导出

import pandas as pd
import csv, os
# Loop through every file in the needed directory.
for csvFilename in os.listdir('E:/xxx/xxx'):
	# 判断是不是csv文件
	if not csvFilename.endswith('.csv'):
		continue
	# Now let's put needed line number to a list
	# 本例子讲解的是删除第一行和最后30行
	total_line = len(open('E:/xxx/xxx/' + csvFilename).readlines())
	upper_row = total_line - 30
	line_list = list(range(upper_row, total_line))
	line_list = line_list + [1]
	df = pd.read_csv('E:/xxx/xxx/' + csvFilename, skiprows=line_list)
	# 设置新的文件名
	new_file_name = 'new' + csvFilename
	# And output
	df.to_csv('E:/xxx/xxx/xxx/' + new_file_name, index=False)
                    通过这篇博客，我将讲解下如何通过python删除csv文件指定行或者某几行的数据主要的思路如下：先对csv文件进行遍历得出所要删除的行将这一行或者一批行合并为一个列表利用pandas进行跳行读取最后利用csv包进行导出import pandas as pdimport csv, os# Loop through every file in the needed direc...
csv_path = glob.glob("*.csv")[0]
df = pd.read_csv(csv_path)
df.sort_values("model-index", inplace=True)
# 按条件筛选待删除的行索引，以下三行脚本分别是单条件，双条件取交集，双条件取并集
row_indexs = df[df["model-index"]%5000!=0].inde
输入：列表（list）；需要删除的行所包含的字段（key）
输出：完成删除任务后的列表
第一个for循环：检索表中第三列是否含有key字段，如果含有则将当前行数存放tmp_list
tmp_list.reverse()：因为后面使用了pop函数，在删行过程中如果从前往后删会造成行序数与行对应不上，所以使用反转函数从后往前删除
第二个for循环：使用pop函数将对应列删除（从后往前）
def D.
				
1.data.drop([1,2,3,4]) #删除1,2,3,4行的整行数据
2.data.drop(["列名"]，axis=1) or data.drop(columns=["列名"])
举个例子：
import pandas as pd
import csv
data = pd.read_csv("./betting.csv")
data_new=data.drop([1...
                    [code=python]
 mask[101:301, 101:301] = 0
    cv.floodFill(image, mask, (200, 200), (0, 0, 255), cv.FLOODFILL_MASK_ONLY)
    cv.imshow("filled binary", image)
[/code]
你这个参数的起始值是不是设置错了，应该是100