在csv文件中查找字符串时提取行

，可以通过以下步骤实现：

1. 读取csv文件：使用编程语言中的文件操作函数或库，如Python中的open()函数或pandas库的read_csv()函数，读取csv文件并将其加载到内存中。
2. 遍历文件行：使用循环结构遍历csv文件的每一行数据。
3. 查找字符串：对于每一行数据，使用字符串操作函数或正则表达式来查找目标字符串。可以使用编程语言中的字符串查找函数，如Python中的find()或index()函数，或使用正则表达式的search()或match()函数。
4. 提取匹配行：如果找到了目标字符串，将该行数据提取出来并保存到一个新的数据结构中，如列表或数据框。
5. 输出结果：根据需要，可以将提取的行数据保存到新的csv文件中，或直接在控制台打印出来。

以下是一个示例代码（使用Python和pandas库）：

import pandas as pd

def extract_rows_with_string(csv_file, target_string):
    # 读取csv文件
    df = pd.read_csv(csv_file)
    
    # 创建一个空列表，用于保存匹配行数据
    extracted_rows = []
    
    # 遍历文件行
    for index, row in df.iterrows():
        # 检查目标字符串是否在当前行中
        if target_string in str(row):
            # 将匹配行数据添加到提取列表中
            extracted_rows.append(row)
    
    # 创建一个新的数据框，包含提取的行数据
    extracted_df = pd.DataFrame(extracted_rows)
    
    # 输出结果
    print(extracted_df)

# 示例用法
csv_file = 'data.csv'
target_string = 'example'
extract_rows_with_string(csv_file, target_string)

在上述示例中，extract_rows_with_string()函数接受csv文件路径和目标字符串作为参数。它使用pandas库的read_csv()函数读取csv文件，并使用iterrows()函数遍历每一行数据。对于每一行，它使用in运算符检查目标字符串是否在当前行中，如果是，则将该行数据添加到提取列表中。最后，它使用DataFrame()函数创建一个新的数据框，包含提取的行数据，并将其打印出来。

请注意，这只是一个示例代码，具体的实现方式可能因编程语言和库的不同而有所差异。另外，根据实际需求，你可能需要进一步处理提取的行数据，如对特定列进行操作或应用其他数据处理方法。