Вывод значений из csv файла

import csv
with open('product.csv', newline='', encoding='utf-16') as f:
    reader = csv.reader(f)
    for row in reader:
        print(row)

print(row['Продукты'])

import pandas as pd
df = pd.read_csv(file)

# Вот, например,  такой у нас фрейм
'''
   Fruits  Price  Size
0   apple   42.0   1.0
1   apple    4.0   2.0
2   apple   45.0   3.0
3  orange   12.0   4.0
4   apple   45.0   5.0
5   apple   46.0   6.0
'''
# и вот что мы хотим
print("--число фруктов в каждой группе--")
 
# сгруппировать по столбцу Fruits, получить число имен в каждой группе
cnt = df.groupby(['Fruits']).size().reset_index()
# что вышло
print(cnt)
'''
   Fruits  0
0   apple  5
1  orange  1
'''
# выводим
for name,value in zip(cnt['Fruits'],cnt[0]):
    print("{} {}".format(name,value))
'''
apple 5
orange 1
'''
# можно пойти дальше и аггрегировать все числовые значения по сумме
agg = df.groupby(['Fruits']).aggregate(sum).reset_index()
print(agg)
'''
   Fruits  Price  Size
0   apple  182.0  17.0
1  orange   12.0   4.0
'''
# потом добавить этот столбец к df, где мы саггрегировали значения по суммам
agg['Count'] = cnt[0]
#agg = agg.assign(Count=cnt[0])  # тоже самое
print(agg)
# получится вот так красиво и информативно
'''
   Fruits  Price  Size  Count
0   apple  182.0  17.0      5
1  orange   12.0   4.0      1
'''
 
# и потом вывести что нам нужно
for _, row in agg.iterrows():
   print("{} {} {} {}".format(
        row['Fruits'],row['Price'],row['Size'],row['Count'])
)
'''
apple 182.0 17.0 5
orange 12.0 4.0 1
'''

import pandas as pd
df = pd.read_csv(r"product.csv", sep ='\t', encoding = 'utf-16')
cnt = df.groupby(['Продукты']).size().reset_index()

cnt = df.groupby(['Товар', 'Продукты']).size().reset_index()
cnt = cnt[cnt['Продукты'] >= 0.01]
print(cnt)
cnt = cnt[['Товар', 'Продукты']]
print(cnt)

df_group = df.groupby(['Товар', 'Продукты']).size().reset_index()  # Не вижу смысла в этой группировке

df_filter = df_group[df_group['Продукты'] >= 0.01]

df_product = df_filter[['Товар', 'Продукты']]

import pandas as pd
import random
 
 
data = [[random.randint(0, 10) for i in range(0, 6)] for i in range(0, 10)]
 
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
print(df[df.values >= 8].drop_duplicates())

import pandas as pd
import random
 
 
data = [[random.randint(0, 10) for i in range(0, 6)] for i in range(0, 10)]
 
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
print(df[df.values >= 8].drop_duplicates())