前文已經說過如何去通過基礎python處理csv檔案的行，一系列的問題python pandas模組：本篇博文重點為利用pandas模組去較為簡單地處理這些複雜的問題
**：
import pandas as pd
input_file="supplier_data.csv"
out_file="the_first_csv.csv"
date_frame=pd.read_csv(input_file)#frame:框架,架構
#print(date_frame)
date_frame.to_csv(out_file,index=false)#index=false 表示輸出不顯示索引值
兩個函式;
pandas.read_csv():這個函式可以返回參量csv檔案的資料框。
資料框：用於儲存多行多列資料的一種結構pandas.to_csv():一般用法的話就是 ：pandas.to_csv(write_object,index=false) 其中,前參量是寫入檔案
後參量的意思是 不顯示索引，如果我們現實索引的話，在我們寫入檔案的第一列往往會多出一行0,1，2…如圖：
**的意思很簡潔，就是把第乙個檔案中的資料框取出來，放到第二個檔案裡面，這樣理解就夠了
我們使用基礎python必須把他們一系列的列表提取出來，進行判斷與操作
而pandas則更為方便
利用pandas模組，使行中的值屬於某個集合
**
import pandas as pd
date_list=['1/30/14','1/20/14']
input_file="supplier_data.csv"
out_file="the_first_csv.csv"
script_frame=pd.read_csv(input_file)
date_frame=script_frame.loc[script_frame['purchase date'].isin(date_list),:]#isin()函式
date_frame.to_csv(out_file,index=false)
loc()函式與isin()函式
loc()函式 pandas模組的loc函式，可以實現對行和列的一系列操作loc()函式的兩個參量loc(1,2)參量1表示對行的操作，而參量2表示對列的操作。我們這裡需要引用名為："purchase date"的這一列的變數，我麼使用類似於字典鍵的方式去引用。這樣可以引用，其實是這麼乙個結構，如圖：
可以看到，每乙個資料前都有索引的存在，這也順便清楚了前面的index=fasle存在的疑惑
isin函式:其實就是判斷這裡面的每一行資料是否存在於這個列表中。
而一旦存在的話，便利用loc函式將這樣乙個資料框提取出來。
2. 利用pandas模組判斷，行中的值匹配某個模式或者正規表示式
**：
#利用pandas模組 loc()函式 使行中的值匹配某個模式或者正規表示式
import pandas as pa
input_file="supplier_data.csv"
out_file="the_first_csv.csv"
script_frame=pd.read_csv(input_file)#從csv檔案中讀出資料框結構
date_frame=script_frame.loc[script_frame['invoice number'].str.startswith("001-"),:]
date_frame.to_csv(out_file,index=false)
#starswith與endswith
#三個參量((strs),start,end) start與end是索引，用於判斷位置
date_frame=script_frame.loc[script_frame[『invoice number』].str.startswith(「001-」),:]
前面的不做詳解。重點在這一行。我們這裡的標題是，使行中的值可以匹配某種模式或者正規表示式。這裡是 模式，這裡我的目的是，提取出"invoice number"中前三個字元符合"001-"的格式。依然使用loc函式，但是後面我們使用了.str.startswith的格式
詳解及拓展：str.startswith()是用於檢測字串是否以指定的字首開始
str.startswith(substr, beg=0,end=len(string));
*str:判斷的字串
*substr:用於檢測的子字串
*beg:開始的索引位置
*end:結束的位置
endwith函式
str.endwith(substr,start,end)
*str:同上
*****都同上
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