Question

您好我想过滤掉第二列（十六进制）具有值80或81的行，并过滤掉第二列为0的行，只要它在行的下方有81第二栏中的Delta,Hex,Type,Time 0,81,DTE,10 pm 1,0,DTE,10 pm 0,01,DTE,10 pm 1,1c,DTE,9 pm 1,0,DTE,10 pm 0,1d,DTE,10 pm 1,0,DTE,10 pm：

sample.csv：

所以这是我编写的脚本，它在第二列（Hex）中过滤掉值为81 0和import csv with open('sample.csv', 'r') as f: rows=csv.DictReader(f, fieldnames=None,restkey=None,restval=None,dialect='excel',delimiter=",") filtered_rows=filter(lambda p:'80' != p['Hex'] and '81' != p['Hex'] and '0' != p['Hex'], rows) for i in filtered_rows : print (i['Hex'])的行。

Script.py：

因此，它会过滤掉第二列中01 1c 1d的所有行。

上述脚本的当前输出：

但我不希望过滤第二列中81的行，如果它不在第二列中01 1c 0 1d 0的行下方：

预期输出：

{{1}}

Answer 1

如果你需要一个非当前状态，0条件，你应该过滤迭代它的列表，而不是lambda

>>> import csv
>>> with open('sample.csv', 'r') as f:
...     rows=csv.DictReader(f, fieldnames=None,restkey=None,restval=None,dialect='excel',delimiter=",")
...     filtered_rows=[]
...     previous_flag=False
...     for item in rows:
...         if item['Hex'] not in ['81','80'] and not (previous_flag and  item['Hex'] == '0'):
...             filtered_rows.append(item)
...         previous_flag = item['Hex'] == '81'
...     for i in filtered_rows :
...         print (i['Hex'])
... 
01
1c
0
1d
0

过滤具有多个条件的csv行

1 个答案: