如果一列中有特定值，如何导入跳过行的csv？

Question

这里是Python n00b。我正在处理csv文件中的事件数据。我正在写一个脚本，可以改变列的顺序，并按时间排序。脚本的这部分工作正常，但我想根据一列的值筛选出某些行：

Description   Date     Start End   Location         Organization
Meeting       2/14/14  9:00  9:30  Conference Room  Org1
Meeting       2/14/14  9:30  10:00 Conference Room  Org2

如果我不想要Org1，我该如何筛选出该组会议的行。你知道吗

我使用熊猫：

import pandas as pd
df = pd.read_csv('day_of_the_week.csv')
df = df.sort('MEETING START TIME')
#saved_column = df.column_name #you can also use df['column_name']
location = df.LOCATION
date = df.DATE
starttime = df['MEETING START TIME']
endtime = df['MEETING END TIME']
description = df.DESCRIPTION
organization = df.ORGANIZATION

#write new csv file with new order of columns
df.to_csv('Full_List_sorted.csv', cols=["DATE","MEETING START TIME","MEETING END TIME","DESCRIPTION","ORGANIZATION","LOCATION"],index=False)

谢谢

Answer 1

要从df中筛选出这些行，请执行以下操作：

df = df[df["Organization"]!="Org1"]

另外，如果有帮助的话（我也在这周开始使用熊猫），这里有一个非常快速和不错的教程：

http://manishamde.github.io/blog/2013/03/07/pandas-and-python-top-10/ （那不是我！）你知道吗

Answer 2

通读一遍。然后使用pandas search创建一个新的数据帧。最后存储新帧