这里header_row读取的是csv文件中的第一行,highs存储所有的数据行 2.第二种方法,使用pandas库来读取csv文件 使用pandas库,使用read_csv()函数,能够直接转化为dataframe对象。 import pandas as pd filename = 'abc.csv' df = pd.read_csv(filename) print(df) 1. 2. 3. 4. 有些时候,数据文件中前几行...
“`python import pandas as pd “`步骤2:读取CSV文件 接下来,我们使用Pandas的read_csv()函数来读取CSV文件。假设我们要读取名为”data.csv”的文件,可以使用以下代码: “`python data = pd.read_csv(‘data.csv’) “`步骤3:选择某一列数据 一旦成功读取了CSV文件,我们可以使用Pandas的列索引操作或者列名称...
deffind_max_value_row(csv_file): # 读取CSV文件 df=pd.read_csv(csv_file) # 找到某一列数据中的最大值 max_value=df['your_column_name'].max() # 找到最大值所在行的索引 max_value_index=df.index[df['your_column_name']==max_value].tolist()[0] # 截取最大值所在行,并保存到新CSV文...
1、第15行的7，这是“实际入库数量”的列数 2、第17行的“实际入库数量”，这是列名 这是csv数据的样式，列数是基于0开始的 coding=gbkimport globimport pandas as pd# 初始化，此变量用来装所有csv数据all_data_frames = []# 使用glog.glob找到所有csv文件并将所有数据放到all_data_frames中fo...
writer = csv.writer(f) writer.writerow(headers) writer.writerows(r) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 但是,打开csv却发现有多余的空行。 解决方案: 方案一(数据量大): python3官方推荐加上一个参数newline='' with open("yield.csv", "w", newline="", encoding="utf-8") as f: ...