Python高效删除CSV数据技巧

本篇文章向大家介绍《Python快速删除CSV数据方法》，主要包括，具有一定的参考价值，需要的朋友可以参考一下。

删除CSV内容的方法包括：1. 用pandas筛选非特定值行，如删除'Name'为'John'的行；2. 使用drop删除指定列，如删除'Age'列；3. 用open函数清空文件或保留表头；4. 用iloc按行号删除，如删除前两行。操作前建议备份数据。

要删除CSV文件中的内容，Python提供了多种方法，具体取决于你想“删除”的是整行、特定列、满足条件的数据，还是清空整个文件。以下是几种常见场景的实现方式。

1. 删除满足条件的行

使用 pandas 读取CSV，筛选出不需要删除的行，再写回文件。

import pandas as pd
<h1>读取CSV</h1><p>df = pd.read_csv('data.csv')</p><h1>删除 'Name' 列中值为 'John' 的行</h1><p>df = df[df['Name'] != 'John']</p><h1>保存回CSV（不带索引）</h1><p>df.to_csv('data.csv', index=False)
</p>

2. 删除某一列

如果想删除某个字段（列），可以用 drop 方法。

# 删除 'Age' 这一列
df = df.drop(columns=['Age'])
<h1>保存</h1><p>df.to_csv('data.csv', index=False)
</p>

3. 清空整个CSV文件内容

如果你想彻底清空CSV内容（变成空文件），可以直接用内置 open 函数覆盖。

# 清空文件内容
with open('data.csv', 'w') as f:
    pass  # 文件被清空

df = pd.read_csv('data.csv')
df.iloc[0:0].to_csv('data.csv', index=False)  # 只留表头

4. 按行号删除（如删除前几行）

可以使用 iloc 跳过某些行。

# 删除前两行数据（保留表头）
df = pd.read_csv('data.csv')
df = df.iloc[2:]  # 从第3行开始保留
df.to_csv('data.csv', index=False)

基本上就这些常用操作。根据你要删除的内容类型选择合适的方法。pandas 适合处理结构化数据，直接操作文件适合清空或重置。注意操作前建议备份原始数据，避免误删。

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