使用pandas库对csv文件进行筛选保存

使用pandas库可以很方便地操作和分析CSV文件数据。下面是使用pandas库对CSV文件进行筛选保存的完整攻略：

准备工作

首先要正常安装pandas库以及其他必要的库。在Python环境中，可以使用下面的命令安装pandas：

$ pip install pandas

加载CSV文件

使用pandas库读入CSV文件，可以使用read_csv函数。

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')

这将把CSV文件读入一个pandas数据框（DataFrame）df中。

使用条件进行筛选

可以通过比较和逻辑运算操作来进行数据框筛选：

df[df['age'] > 18]

这将选取年龄大于18岁的记录。

df[(df['salary'] > 5000) & (df['age'] >= 25)]

这将选取薪水高于5000元且年龄大于等于25岁的记录。

保存筛选结果

可以使用to_csv方法将筛选后的数据保存为新的CSV文件：

df[df['age'] > 18].to_csv('out.csv')

这将选取年龄大于18岁的记录，并将结果保存为名为out.csv的CSV文件。

以下是一个完整的示例代码，通过读取同目录下的data.csv文件，选取出年龄大于18岁且薪水大于等于5000元的记录，并保存为名为out.csv的CSV文件：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')
df[(df['salary'] >= 5000) & (df['age'] > 18)].to_csv('out.csv', index=False)

以上便是使用pandas库对CSV文件进行筛选保存的完整攻略。