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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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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# 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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preface：最近在整内比赛MDD。遇到一些数据处理方面的事情，用python pandas是最为方便的，远比我想象的强大。几行代码就完成了数据的处理，多个文件的融合，再用sklearn里面的模型跑一跑，就能得到结果。为此，经常记录下来，对数据处理的应用。一、Pandas合集df = pd.read_csv('%s/%s' % (input_path, file_name))：read_csv(
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2023-12-02 21:13:37
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文章目录1. pandas简介2. pandas 用法2.1 pandas的数据格式2.2 数据的导入和自生成数据pandas的行列数据的获取pandas 条件筛选数据pandas数据的数据处理pandas 缺失值，重复(异常值)等的处理缺失值的处理补充（数据相关性的计算）以及显著性检验 1. pandas简介pandas是一个是一个python包，可以很大程度上加快我们对数据的处理。花费时间把
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2024-01-11 21:43:37
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6.数据处理实例6.1.数据如图: 6.2.需求: 6.3.处理数据: 我个人拿到数据，直接想着转换成DataFrame,然后着手算总分，然后直接数据分组,还是太年轻了...self.df["total"] = self.df.英语 + self.df.体育 + self.df.军训
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2023-09-12 15:19:41
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Pandas使用一个二维的数据结构DataFrame来表示表格式的数据，相比较于Numpy，Pandas可以存储混合的数据结构，同时使用NaN来表示缺失的数据，而不用像Numpy一样要手工处理缺失的数据，并且Pandas使用轴标签来表示行和列。1、文件读取首先将用到的pandas和numpy加载进来import pandas as pdimport numpy as np读取数据：#csv和xls
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2024-01-30 19:10:34
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尝试学习Python，更主要还是为了解决工作中的困难。现在的工作，需要汇总和分析所有site的销量、费用和活动执行情况，由于工作量较为庞大，而实际上并不复杂，所以摸索尝试用python进行处理。当然，写到这里的时候，我还是个刚刚完成编程环境搭建的、刚开始接触列表的纯小白，由于工作并不涉及到编程，我决定跳跃发展，直接尝试通过在网上找到的代码来完成Excel数据处理工作，希望在这个过程中逐渐熟悉pyt
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2023-05-27 09:30:57
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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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2023-05-28 21:07:45
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