将csv文件的第一列转化为float保存为新的df2，将df2中第30行到第38行取出成为一个lis

以下是Python代码实现：

import pandas as pd

# 读取csv文件
df = pd.read_csv('file.csv')

# 将第一列转化为float并保存为新的df2
df2 = pd.DataFrame(df.iloc[:, 0].astype(float))

# 取出df2中第30行到第38行并转化为list
lst = df2.iloc[29:38, 0].tolist()

需要注意的是，以上代码中的`'file.csv'`需要替换为实际的文件路径。另外，如果csv文件中第一列的数据不是纯数字，需要先进行数据清洗和处理。

相关问题

将csv文件的第一列转化为float保存为新的df2，将df2中第i行到第i+8行取出成为一个list

可以使用pandas库读取csv文件并且将第一列转化为float类型，并且使用列表生成式将df2中每9行取出成为一个list，代码如下：

import pandas as pd

# 读取csv文件并将第一列转化为float类型
df = pd.read_csv('data.csv')
df2 = pd.DataFrame(df.iloc[:,0].astype(float))

# 将df2中每9行取出成为一个list
lst = [df2.iloc[i:i+9,0].tolist() for i in range(0, len(df2)-8, 9)]

这样lst就是一个由每9行组成的列表。

将csv文件的第一列转化为float保存为新的df2

可以使用`pandas`库来完成这个任务。假设原始的csv文件名为`data.csv`，可以使用以下代码将第一列转换为浮点数并保存为新的DataFrame `df2`：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')
df2 = pd.DataFrame()
df2['new_col'] = df.iloc[:, 0].astype(float)

这里首先使用`pandas`的`read_csv`函数读取原始数据，并将其存储在DataFrame `df`中。然后创建一个新的空DataFrame `df2`，并将原始数据的第一列转换为浮点数并保存到`df2`的一个新列`new_col`中。注意要使用`astype`函数将数据类型转换为浮点数。