有偿需求 “批量CSV文件的自动筛选，单个CSV问题数据的筛选”的处理方案

1.需求对CSV文件名称进行筛选
2.需求对筛选出的CSV文件进行文件内筛选并数据自动展示
3.具体完成酬谢可后续可聊

不难，我写一个

你好,具体需求可以发一下吗

具体需求可以发我看看

具体怎么筛选

请发一下需求

不难，但是看到这么多人说不难，我就不写了。

来一份需求

给你个参考试一下。
前提批量读取同一文件夹下的csv文件，进行数据处理

#!/user/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
import os
import re
import datetime
import numpy as np
import pandas as pd

starttime = datetime.datetime.now()    # 运行时间统计

if __name__ == '__main__':
    filenames_in = 'E:\program\MATLAB\project\data\day1\data'  # 输入文件的文件地址
    filenames_out = 'E:\program\MATLAB\project\data\day1\data_done2'  # 新文件的地址
    pathDir = os.listdir(filenames_in)
    for allDir in pathDir:
        child = re.findall(r"(.+?).csv", allDir)  # 正则的方式读取文件名，去扩展名
        if len(child) >= 0:  # 去掉没用的系统文件
            newfile = ''
            needdate = child  #### 这个就是所要的文件名
        domain1 = os.path.abspath(filenames_in)  # 待处理文件位置
        info = os.path.join(domain1, allDir)  # 拼接出待处理文件名字

        # ------------数据处理过程---------------
        print(info, "开始处理")
        # df = pd.DataFrame(pd.read_csv(info, index_col=0))   # 读取文件数据，以第一列为索引
        # df = df.iloc[:, :-1]    # 删除最后一列数据
        df = pd.DataFrame(pd.read_csv(info, index_col=0, usecols=[0, 1, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 10]))  # 选取固定列的值生成新表
        # print(df)
        domain2 = os.path.abspath(filenames_out)  # 处理完文件保存地址
        outfo = os.path.join(domain2, allDir)  # 拼接出新文件名字
        df.to_csv(outfo, encoding='utf-8')
        print(info, "处理完")

endtime = datetime.datetime.now()
print(endtime - starttime)

这个跟简单啊，可以帮你看看

😂不知道我有没有来玩，看到是用python的，那需求也发我来帮朋友看看呗嘿嘿