如何用pandas筛选并保存特定条件的CSV文件？

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这个操作看起来并不复杂，但我发现原文中有一些重复和不必要的表述。以下是对原文的简写版本，不超过100字：

这个操作看似简单，但找相关资料费了不少时间。许多人都直接访问pandas官网，然后找一个入门例子。查看：[Pandas 官方文档](https://pandas.pydata.org/docs/reference/index.)。

这个操作现在看来真没啥难的，但是我找相关的资料真的找了好久。

多数大佬都是直接pandas官网甩我脸上，然后举一个入门级的例子。

pandas.pydata.org/docs/reference/index.html

首先导入pandas库

import pandas as pd

然后使用read_csv来打开指定的csv文件

df = pd.read_csv('./IP2LOCATION.csv',encoding= 'utf-8')

这个函数里面需要写入csv文件的路径，如果是把csv文件保存到了python的工程文件夹下，则只需要./文件名即可，然后encoding='utf-8'是使用utf-8方式编码，有时候需要换成gbk。

虽然我们读取的是csv文件，但其实由于我们使用的是pandas库，所以我们实际获得的是一个DataFrame的数据结构。