python讀取csv文件中帶有小數(shù)點(diǎn)的的文件？讀取文件：f=pd.readCSV（“file name”，encoding=“GB2312”）讀取文件中某些列的數(shù)據(jù)data=F6。LOC[：，[“c

python讀取csv文件中帶有小數(shù)點(diǎn)的的文件？

讀取文件：

f=pd.readCSV（“file name”，encoding=“GB2312”）

讀取文件中某些列的數(shù)據(jù)

data=F6。LOC[：，[“column name 1”，“column name 2”

]假設(shè)數(shù)據(jù)有這些列{“a”，“B”，“C”}

]如果a列的數(shù)據(jù)是{60ml，250ml，250ml，60ml，250ml，250ml，60ml，60ml，250ml，250ml，60ml，}

]只有{60250250，60250250，60，60250250，60，}可以直接寫(xiě)為：

data[“a”]=data[“a”]結(jié)構(gòu)提取物（”（d）)“，expand=false）

數(shù)據(jù)[”a“]。Astype（int）

如果列中有小數(shù)，如{8.86℃、8.86℃、8.86℃、8.86℃、8.86℃}，如果有負(fù)數(shù)，則正則化改為：-？D（？）

數(shù)據(jù)[“a”]=數(shù)據(jù)[“a”]結(jié)構(gòu)提取物（”（d（？）？：.d）？）“，如果列是一個(gè)百分比，例如{55%，63%，72%，52%，72%}

data[”a“]=data[”a“]結(jié)構(gòu)提取物（”（d（？）？：.d）？）“，Expand=false）

數(shù)據(jù)[”a“]。Astype（float）=數(shù)據(jù)[“a”]。Astype（float）*0.01

python怎么用csv處理文件？

CSV模塊，這是Python的標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)。它專(zhuān)門(mén)用于處理CSV文件，可以快速讀寫(xiě)CSV文件。讓我簡(jiǎn)單介紹一下這個(gè)模塊的使用，實(shí)驗(yàn)環(huán)境是win10python3.6pycharm2018，主要內(nèi)容如下：

2。然后使用CSV模塊讀取CSV文件。測(cè)試代碼如下：首先使用open函數(shù)打開(kāi)CSV文件，然后使用reader函數(shù)讀取文件內(nèi)容，最后循環(huán)打印出來(lái)。在這里，你也可以使用next函數(shù)逐行讀取CSV文件的內(nèi)容，但是速度比較慢：

點(diǎn)擊運(yùn)行程序，截圖如下，已經(jīng)成功讀取了CSV文件的內(nèi)容：

這里非常簡(jiǎn)單，構(gòu)造一個(gè)列表，然后創(chuàng)建一個(gè)CSV文件，直接寫(xiě)數(shù)據(jù)，測(cè)試代碼如下，非常容易理解：

程序截圖如下，已經(jīng)成功創(chuàng)建了CSV文件并寫(xiě)入數(shù)據(jù)：

到目前為止，我們已經(jīng)完成了使用Python的CSV模塊讀寫(xiě)CSV文件。一般來(lái)說(shuō)，整個(gè)過(guò)程非常簡(jiǎn)單，只要你有一定的Python基礎(chǔ)，熟悉上面的代碼和例子，調(diào)試程序幾次，你很快就能掌握，當(dāng)然，你也可以用熊貓來(lái)讀寫(xiě)CSV文件，代碼量少，而且處理起來(lái)比較方便。網(wǎng)上還有相關(guān)的資料和教程，介紹非常詳細(xì)，如果你有興趣，可以搜索一下，希望上面分享的內(nèi)容能對(duì)你有所幫助，歡迎你添加評(píng)論和評(píng)論。