Python处理csv文件
CSV(Comma-Separated Values)即逗号分隔值，可以用Excel打开查看。由于是纯文本，任何编辑器也都可打开。与Excel文件不同，CSV文件中：
• 值没有类型，所有值都是字符串
• 不能指定字体颜色等样式
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2023-07-04 16:08:26
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Python的卓越灵活性和易用性使其成为最受欢迎的编程语言之一，尤其是对于数据处理和机器学习方面来说，其强大的数据处理库和算法库使得python成为入门数据科学的首选语言。在日常使用中，CSV，JSON和XML三种数据格式占据主导地位。下面我将针对三种数据格式来分享其快速处理的方法。CSV数据CSV是存储数据的最常用方法。在Kaggle比赛的大部分数据都是以这种方式存储的。我们可以使用
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2024-04-08 11:47:31
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CSV数据处理df.iteritems() 按列遍历，然后使用iloc函数修改指定单元格。学到的内容：输出文件时取消索引df.to_csv('result.csv',index=False)dict对于不存在的key 会输出None判断Noneif key is None:iloc的使用(基于整数位置)df.iloc[:,[0,1]] # 选取第0列和第1列的所有行df.iloc[0] # 选取第1行df.iloc[[0,1],[0,1]] # 选取第0,1行,第0,1列的
原创
2022-03-23 09:53:27
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目录1、分析CSV文件（reader()函数、next()函数）2、打印文件头及其位置3、提取并读取、显示数据4、在图表中添加日期（datetime模块）csv模块包含在Python标准库中，可用于分析CSV文件中的数据行。1、分析CSV文件（reader()函数、next()函数）#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import csv #
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2023-11-10 09:41:16
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# 数据处理样例：使用Python和Pandas处理CSV数据
> 本文将介绍如何使用Python的Pandas库来处理CSV（逗号分隔值）数据。我们将使用Pandas库中的DataFrame数据结构和一些常见的数据处理方法来演示。
## 什么是CSV文件？
CSV文件是一种常见的用于存储表格数据的文件格式。它以纯文本形式存储数据，每行表示表格中的一行，每个字段由逗号分隔。CSV文件可以使用
原创
2023-11-06 08:03:33
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前文讲到了利用pandas去处理一些属性匹配的问题 本篇博文的重点在于利用pandas去处理一些列问题，以及一些对于行问题的处理那么我们还是利用之前的csv模板，如图： 赠上下载地址1.利用基础python 根据列索引值，引入csv文件代码：#利用基础python处理 利用列索引值
import csv
index_list=[0,2]
input_file="supplier_data.csv"
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2023-07-10 21:36:43
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1. rrdtool介绍rrdtool（round robin database）工具为环状数据库的存储格式
原创
2022-05-31 02:39:31
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数据处理
数据处理是将数据从给定形式转换为更有用和更期望的形式的任务，即使其更有意义和信息。使用机器学习算法，数学建模和统计知识，整个过程可以自动化。这个完整过程的输出可以是任何所需的形式，如图形，视频，图表，表格，图像等等，这取决于我们正在执行的任务和机器的要求。数据处理是机器学习（ML）中的关键步骤，因为它为构建和训练ML模型准备数据。数据处理的目标是以适合建模的格式清理、转换和准备数据。数据
原创
2023-08-15 14:46:52
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需求：将本地json数据转为csv格式。json格式示例：[{"name":"AAA","age":"17"},{"name":"BBB","age":"18"},{"name":"CCC","age":"19"}]需要转为以下格式，以便进行数据处理：nameageAAA17BBB18CCC19json文件转csv完整代码：importcsvimportsimplejsonasjson#定义转换函
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2021-06-03 15:55:08
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在数据分析、机器学习和 Web 开发等领域，Python 的强大之处之一在于它能够高效地处理各种格式的数据文件，如 CSV、Excel 和 JSON。这些数据格式在现实世界中非常常见，特别是在数据分析和企业应用中。在这篇博客中，我们将深入探讨如何使用 Python 处理这三种数据格式，并介绍一些高效的库和最佳实践。无论你是数据科学家、Web 开发者，还是数据工程师，这篇博客都能帮你提升数据处理的效
Python是数据科学家十分喜爱的编程语言，其内置了很多由C语言编写的库，操作起来更加方便，Python在网络爬虫的传统应用领域，在大数据的抓取方面具有先天优势，目前，最流行的爬虫框架Scrapy、HTTP工具包urlib2、HTML解析工具、XML解析器lxml等，都是能够独当一面的Python类库。Python十分适合数据抓取工作，对于大数据的处理，Python在大数据处理方面的优势有：1、异
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2023-06-28 15:50:52
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概述Excel固然功能强大，也有许多函数实现数据处理功能，但是Excel仍需大量人工操作，虽然能嵌入VB脚本宏，但也容易染上宏病毒。python作为解释性语言，在数据处理方面拥有强大的函数库以及第三方库，excel作为主要基础数据源之一，在利用数据进行分析前往往需要预先对数据进行整理。因此，本文就python处理excel数据进行了学习，主要分为python对excel数据处理的常用数据类型以及常
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2023-08-09 10:53:15
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一、基本函数篇1）python strip()函数介绍函数原型声明：s为字符串，rm为要删除的字符序列s.strip(rm) 删除s字符串中开头、结尾处，位于 rm删除序列的字符
s.lstrip(rm) 删除s字符串中开头处，位于 rm删除序列的字符
s.rstrip(rm) 删除s字符串中结尾处，位于 rm删除序列的字符注意： 当rm为空时，默认删除空白符（包括'\n', '\r',
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2023-08-14 14:04:31
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目前Python可以说是非常流行，在目前的编程语言中，Python的抽象程度是最高的，是最接近自然语言的，很容易上手。你可以用它来完成很多任务，比如数据科学、机器学习、Web开发、脚本编写、自动化等。▍1、for循环中的else条件这是一个for-else方法，循环遍历列表时使用else语句。下面举个例子，比如我们想检查一个列表中是否包含奇数。那么可以通过for循环，遍历查找。 numbers&
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2023-09-14 16:26:18
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本文仅供交流学习，部分代码根据练习题需求未采用函数进行直接转换。有错误或更好的方法欢迎提出。1.三个数排序输入三个整数x,y,z,将这三个数由小到大排序输出。输入：1 4 3输出：1 3 4a,b,c=input().split()
n=[]
n.append(int(a))
n.append(int(b))
n.append(int(c))
n.sort()
print(n[0],n[1],n[
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2023-10-14 14:32:09
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题记：数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已。无论，数据分析，数据挖掘，还是算法工程师，工作中80%的时间都用来处理数据，给数据打标签了。而工作中拿到的数据脏的厉害，必须经过处理才能放入模型中。以下是一脏数据表：（表格放在最后供看官下载练习）这张表格有多少处数据问题？大家对数据问题是如何定义的？不妨带着疑问阅读下文；数据处理四性“完全合一”。完整性：单条数据是否存在空值，
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2023-07-07 13:45:39
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# Edit By Python3.6import os,csv,pandas as pdpath = 'C:\\Users\\Desktop\\NBA'filepath = os.chdir(path)with open('A.csv') as csvfile: reader = csv.reader(csvfile) rows= [row for row in read...
原创
2022-02-09 11:28:08
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首先了解使用python进行数据处理常用的两个包：numpy和pandas。numpy最重要的特点就是n维数组对象ndarray是一个快速而灵活的大数据集容器，它是一个通用的同构数据多维容器，即所有的元素必须是相同的类型，每个数组有一个shape（表示维度大小的元组），一个dtype（说明数组数据类型的对象）。1.创建数组常使用的函数有：array,arange 例如： array函数： aran
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2023-09-16 21:26:25
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1、选择建模数据 我们的数据集有太多的变量，很难处理，我们需要将这些海量的数据减少到我们能理解的程度。 我们肯定要选择变量的一列来进行分析，故我们需要查看数据集中所有列的列表名，这是通过数据框架的Columns属性完成的。 以之前的墨尔本房价为例 import pandas as pd
# 将文件路径保存到变量以便于访问
melbourne_file_path =
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2023-06-26 13:24:05
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Python 字符串切割处理，file()方法读取、写入文件
近期碰到一个问题，两套系统之间数据同步出了差错，事后才发现的，又不能将业务流程倒退，但是这么多数据手工处理量也太大了，于是决定用Python偷个小懒。1、首先分析数据。两边数据库字段的值都是一样，先将这边数据库的数据查询导出，正好是2列120多行的数据。那么目标就是拼接成update from
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2020-04-04 14:37:00
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