在csv文件中提取的时间数据并存入另一个csv表格

可以使用Python中的pandas库来提取时间数据并存入另一个csv表格，以下是一些示例代码：

import pandas as pd

# 读入原始csv文件
df = pd.read_csv('原始csv文件.csv')

# 将时间数据提取出来
time_data = pd.to_datetime(df['时间列名'])

# 将提取出的时间数据存入新的csv表格
time_data.to_csv('新的csv表格.csv', index=False)

# 输出提示信息
print('时间数据已提取并存入新的csv表格中。')

希望以上代码能够帮到您。如果您有更多问题，请随时提出。

相关问题

python将文件夹下所有csv文件中的某一列存在一个新的表格内

可以使用Python的pandas库来实现这个功能。具体步骤如下：

1. 导入pandas库

import pandas as pd

2. 读取文件夹下所有csv文件

import glob

path = r'文件夹路径/*.csv'
all_files = glob.glob(path)

li = []

for filename in all_files:
    df = pd.read_csv(filename, index_col=None, header=)
    li.append(df)
    
frame = pd.concat(li, axis=, ignore_index=True)

3. 选择需要提取的列并存入新的表格

new_frame = frame[['需要提取的列名']]
new_frame.to_csv('新表格名称.csv', index=False)

注意：需要将文件夹路径和需要提取的列名替换成实际的路径和列名。

用python写一段提取大量txt中的数据 后将我所需要的数据都存入表格中

好的，我可以帮你完成这个任务。首先，我们需要安装Python中的pandas和numpy模块，用于处理数据和创建表格。

安装方法：

pip install pandas
pip install numpy

接下来，我们需要编写一个程序来读取所有的txt文件，并从中提取需要的数据。这里我假设每个txt文件中都有一行数据，格式为“编号,名称,数量,价格”，我们需要从中提取名称和价格两列数据。

代码如下：

import os
import pandas as pd
import numpy as np

# 定义数据存储列表
data_list = []

# 定义需要读取的txt文件夹路径
dir_path = '/path/to/txt/folder'

# 循环读取txt文件
for file_name in os.listdir(dir_path):
    if file_name.endswith('.txt'):
        file_path = os.path.join(dir_path, file_name)
        with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
            line = f.readline().strip()
            # 按逗号分割数据，取出需要的名称和价格列
            data = line.split(',')
            name = data[1]
            price = data[3]
            # 将数据存入列表中
            data_list.append([name, price])

# 将数据转换为DataFrame格式
df = pd.DataFrame(data_list, columns=['name', 'price'])

# 将数据存入表格
df.to_csv('/path/to/output.csv', index=False, encoding='utf-8')

以上代码会将读取到的所有txt文件中的名称和价格数据提取出来，存储到一个数据列表中。然后将数据列表转换为DataFrame格式，并将数据保存到一个csv文件中，文件名为output.csv，存储路径为/path/to/。