使用Python在Jupyter Notebook读取CSV文件匹配适宜种植作物

首先确保你的Python环境已安装pandas库，若未安装可在Jupyter Notebook中先执行以下命令安装：
!pip install pandas

完整实现代码如下：

import pandas as pd

# 读取Crops.csv文件，若文件和notebook不在同一路径，需填写文件的绝对路径
crop_df = pd.read_csv("Crops.csv")

# 定义输入的三个环境参数
input_temperature = 23.5
input_ph = 17
input_humidity = 23.4

# 筛选同时匹配三个参数的作物记录
matched_rows = crop_df[
    (crop_df["Temperature"] == input_temperature) &
    (crop_df["PH"] == input_ph) &
    (crop_df["Humidity"] == input_humidity)
]

if not matched_rows.empty:
    suitable_crop = matched_rows["Suitable crop to Grow"].iloc[0]
    print(f"适宜种植的作物是'{suitable_crop}'")
else:
    print("当前输入参数未匹配到适宜种植的作物")

注意事项 #

• 若存在浮点精度匹配问题，可以将等值判断改为差值小于极小阈值的判断，例如将温度匹配规则改为abs(crop_df["Temperature"] - input_temperature) < 1e-6，避免浮点存储误差导致匹配失败
• 若CSV文件存在多个完全匹配的记录，上述代码会默认返回第一条匹配的作物

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Pradeep GN