python读取csv文件更改字号

要更改CSV文件中的字号，您可以使用Python的pandas库读取CSV文件，然后使用style属性来更改字号。

下面是一个示例代码，它将读取名为“data.csv”的文件，然后将字号更改为14：

import pandas as pd

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

# 更改字号
df.style.set_properties(**{'font-size': '14pt'})

# 保存更改后的文件
df.to_csv('data.csv', index=False)

注意，这将更改整个表格的字号，而不仅仅是某些单元格。如果您只想更改特定单元格的字号，则需要使用样式函数。例如，要将第一行的字号更改为16，可以使用以下代码：

import pandas as pd

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

# 使用样式函数更改字号
df.style.apply(lambda x: ['font-size: 16pt' if i==0 else '' for i in range(len(x))])

# 保存更改后的文件
df.to_csv('data.csv', index=False)

这将将第一行的字号更改为16，而其他行将保持不变。

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### 步骤一：安装必要的库

首先，确保您已经安装了 `scikit-learn`, `numpy`, 和 `matplotlib` 库。如果尚未安装，可通过以下命令安装：

pip install scikit-learn matplotlib numpy seaborn

### 步骤二：导入所需的库和函数

接下来，在Python脚本中导入需要的库：

import numpy as np
from sklearn.metrics import confusion_matrix
from matplotlib import pyplot as plt
import seaborn as sns

### 步骤三：创建或加载数据集

假设我们正在处理的是分类模型的数据。下面是一个简单的示例数据：

# 示例标签预测值和真实值
y_true = [2, 0, 2, 2, 0, 1]
y_pred = [0, 0, 2, 2, 0, 2]

# 计算混淆矩阵
cm = confusion_matrix(y_true, y_pred)
print(cm)

### 步骤四：绘制混淆矩阵

现在我们将绘制这个混淆矩阵，并设置文字的字号：

plt.figure(figsize=(8,6))
sns.heatmap(cm, annot=True, fmt="d", cmap='Blues', cbar=False)

# 设置文本字体大小
for text in ax.texts:
    text.set_fontsize(14) 

# 添加标题和坐标轴标签
ax.set_title('Confusion Matrix', fontsize=16)
ax.set_xlabel('Predicted label', fontsize=14)
ax.set_ylabel('True label', fontsize=14)

plt.show()

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### Python 中使用 Pandas 和 Matplotlib 导入数据并绘制箱线图

为了在 Python 中导入数据以绘制箱线图，可以利用 `pandas` 库来处理数据，并通过 `matplotlib` 或者更高级的绘图库如 `seaborn` 来创建图形。下面展示了一个具体的例子，说明如何从 CSV 文件中加载数据，并将其转换成适合用于绘制箱线图的形式。

#### 使用 Pandas 读取 CSV 文件中的数据
首先安装必要的包（如果尚未安装），可以通过 pip 安装命令完成：

pip install pandas matplotlib seaborn

接着，在脚本里引入所需的模块，并指定路径去读取本地存储的数据文件。这里假设有一个名为 "data.csv" 的文件位于当前工作目录下：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')
print(df.head())  # 查看前几行数据以便理解其结构

对于给定的例子，由于数据被转置了，因此需要调整 DataFrame 的方向使其适应标准格式，即每一列表示一组观测值而不是默认情况下的一列代表多个特征的情况：

# 转置原始数据框使得每列为一个班级的成绩分布
transposed_df = df.T

#### 配置图表样式与参数设置
为了让生成的图表更加美观易懂，还可以自定义一些显示选项，比如更改字体、字号等：

import matplotlib.pyplot as plt

plt.rcParams['font.family'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 解决负号'-'显示为方块的问题
plt.rc('font', size=16)

#### 创建箱形图
最后一步就是调用 `boxplot()` 方法来实际画出箱型图，并传入相应的标签和其他配置项：

fig, ax = plt.subplots()
ax.boxplot(transposed_df.values)

# 添加标题和轴标签
ax.set_title('两个班级成绩对比')
ax.set_xlabel('班级')
ax.set_ylabel('分数')

# 自定义X轴刻度标签
ax.set_xticklabels(['甲班', '乙班'])

plt.tight_layout()
plt.show()

上述过程涵盖了从准备环境到最终呈现可视化结果的所有必要步骤[^1]。