newline='',encoding='utf-8')ascsvfile:reader=csv.reader(csvfile)# 读取表头header=next(reader)# 添加新的列索引new_header=['索引']+header# 读取数据并添加索引data_with_index=[]forindex,rowinenumerate(reader,start=1):# 从
获取CSV文件的表头(第一行数据):header = next(reader) 确定特定列的索引位置:column_index = header.index('column_name') 初始化计数器变量:count = 0 遍历CSV文件的每一行数据,并检查特定列的值是否满足条件:for row in reader: if row[column_index] == 'desired_value': count += 1 打印特定列中...
csvfile = open(os.path.join(resource, file), 'r') reader = csv.reader(csvfile) index = 1 # 获取file中的数据 for item in reader: # 写入第一行为列头 if reader.line_num == 1: print("===item1 is " + str(item) + " ===") fileheader = [] # 定义csv文件头,可选 fileheader ...
import csv # 读取CSV文件 with open('file.csv', 'r') as file: reader = csv.reader(file) data = list(reader) # 提取指定列的数据 column_index = 2 # 指定要提取的列的索引 column_data = [row[column_index] for row in data] print(column_data) 复制代码 在上面的代码中,假设要读取名为f...
# 读取CSV文件 df = pd.read_csv('input.csv') # 使用pivot_table函数进行重塑 df_pivoted = pd.pivot_table(df, index='行索引列', columns='列索引列', values='数值列') # 对重塑后的数据进行筛选、过滤或排序 df_filtered = df_pivoted[df_pivoted['某列'] > 0] ...
# 假设CSV文件的第一行是列名 header = next(reader) # 读取并忽略第一行 column_index = header.index('column_name') # 找到列名所在的索引 for row in reader: value = row[column_index] # 获取指定列的值 # 对该值进行处理 写入新的CSV文件: ...
import csv #python2可以用file替代open with open("test.csv","w")ascsvfile: writer=csv.writer(csvfile) #先写入columns_name writer.writerow(["index","a_name","b_name"]) #写入多行用writerows writer.writerows([[0,1,3],[1,2,3],[2,3,4]]) ...
如下生成的csv文件会有多个空行 import csv #python2可以用file替代open with open("test.csv","w")ascsvfile: writer=csv.writer(csvfile) #先写入columns_name writer.writerow(["index","a_name","b_name"]) #写入多行用writerows writer.writerows([[0,1,3],[1,2,3],[2,3,4]]) ...
将其更改为这样的单个列表 data = [['Email'], ['connect@viu.ca', 'worldviu@viu.ca', 'registration@viu.ca', 'study@viu.ca', 'advising@viu.ca', 'advising.international@viu.ca', 'info@viu.ca' ], ['[]']] Final.csv将是这样的 编辑:去掉另一个括号 row.append(", ".join(data[i]...