将excel文件，每1列都存放在一个列表里，然后循环读取列表每一列，对列做去除.0处理，并将小于0的变为0，用python的pandas怎么写

你可以使用`pandas`库来读取Excel文件，并对每一列进行处理。以下是一个示例代码，实现了你所描述的功能：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('your_file.xlsx')

# 循环遍历每一列
for column in df.columns:
    # 去除.0处理并将小于0的值变为0
    df[column] = df[column].apply(lambda x: int(x) if x.is_integer() else x)
    df[column] = df[column].apply(lambda x: x if x >= 0 else 0)

# 打印处理后的DataFrame
print(df)

你需要将`your_file.xlsx`替换为你实际的Excel文件路径。这段代码会将Excel文件中的每一列存储在一个列表里，并对每一列进行去除.0处理和小于0变为0的操作。最后，会打印处理后的DataFrame。

希望能帮到你！如果有任何疑问，请随时提问。

相关问题

我想每一个列都存在每一个列表

好的，你可以按照以下步骤使用openpyxl库实现：

1. 首先，使用openpyxl库打开Excel文件，例如：

import openpyxl

# 打开Excel文件
workbook = openpyxl.load_workbook('example.xlsx')

2. 接着，获取需要读取数据的工作表，例如：

# 获取工作表
sheet = workbook['Sheet1']

3. 然后，定义一个字典用于存储每一列的数据，例如：

# 定义一个字典，用于存储每列的数据
data_dict = {}

4. 接下来，使用for循环遍历每一列的数据，并将数据存储在对应的列表中，例如：

# 遍历每一列的数据
for column in sheet.columns:
    column_data = []
    for cell in column:
        column_data.append(cell.value)
    column_letter = column[0].column_letter
    data_dict[column_letter] = column_data

这里使用了`column[0].column_letter`获取列的字母标识，用于作为字典的键，将每一列的数据存储在对应的列表中。

5. 最后，你就可以得到一个字典，其中每个键都是一列的字母标识，对应的值是该列的数据，例如：

print(data_dict)
# 输出结果为：
# {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}

这样，你就成功地使用openpyxl库将Excel中的数据按列存储在了字典中。

python将4个csv文件中的所有列都放到一个新的csv文件里，接在前一个文件的最后一列后面

你可以使用Python中的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csv文件并合并为一个DataFrame

df1 = pd.read_csv('file1.csv')
df2 = pd.read_csv('file2.csv')
df3 = pd.read_csv('file3.csv')
df4 = pd.read_csv('file4.csv')

frames = [df1, df2, df3, df4]
result = pd.concat(frames, axis=1)

其中，`axis=1`表示按列合并。

3. 将合并后的DataFrame保存为新的csv文件

result.to_csv('new_file.csv', index=False)

这样，你就可以将4个csv文件中的所有列都放到一个新的csv文件里，接在前一个文件的最后一列后面了。