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问题描述：

       我有一位同学在写毕业论文的时候，遇到一个问题，获取的研究数据（.csv）文件里面包含的数据量特别大，高达上百万行，wps或者office根本无法打开或者完全显示这些数据，因此需要有个高效的办法，根据数据的年份去拆分成多份数据。

高效应对：

  可以利用Python提取数据，那么问题来了，python不精通呀！但是，我有chatgpt嘿嘿嘿。直接和chatgpt提需求，需求描述地越详细chatgpt产出的代码就越接近自己的预期！

# 先下载包哟~
# pip install pandas 

import pandas as pd

# 读取csv文件
input_file = 'input.csv'
output_file = 'output.csv'

# 读取csv文件到DataFrame
df = pd.read_csv(input_file)

# 过滤DataFrame，只保留Year列为'2016'的行
filtered_df = df[df['Year'] == 2016]

# 将过滤后的DataFrame导出到新的csv文件
filtered_df.to_csv(output_file, index=False)

print(f'处理完成，结果已保存到 {output_file}')

结果展示：

     非常完美！能流畅打开且数据可以显示全了。根据这个流程就可以快速把数据整理出来咯~

问题描述：

       我有一位同学在写毕业论文的时候，遇到一个问题，获取的研究数据（.csv）文件里面包含的数据量特别大，高达上百万行，wps或者office根本无法打开或者完全显示这些数据，因此需要有个高效的办法，根据数据的年份去拆分成多份数据。

高效应对：

  可以利用Python提取数据，那么问题来了，python不精通呀！但是，我有chatgpt嘿嘿嘿。直接和chatgpt提需求，需求描述地越详细chatgpt产出的代码就越接近自己的预期！

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# 读取csv文件
input_file = 'input.csv'
output_file = 'output.csv'

# 读取csv文件到DataFrame
df = pd.read_csv(input_file)

# 过滤DataFrame，只保留Year列为'2016'的行
filtered_df = df[df['Year'] == 2016]

# 将过滤后的DataFrame导出到新的csv文件
filtered_df.to_csv(output_file, index=False)

print(f'处理完成，结果已保存到 {output_file}')

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本文标签： 脚本表格快速数据ChatGpt

版权声明：本文标题：【Chatgpt】使用chatgpt编写Python脚本快速实现表格数据提取 内容由热心网友自发贡献，该文观点仅代表作者本人， 转载请联系作者并注明出处：https://it.en369.cn/jiaocheng/1754548662a2701218.html， 本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容，一经查实，本站将立刻删除。