根据csv其中一列名为exercisemode 下分别有call和put 如何将两者分开

如果你想根据CSV文件中的某一列将数据分成两部分，可以使用pandas库的groupby()方法。具体操作如下：

import pandas as pd

# 读取CSV文件，假设文件名为data.csv
data = pd.read_csv('data.csv')

# 根据某一列分组，假设要根据exercisemode列分组
grouped_data = data.groupby('exercisemode')

# 获取分组后的数据，假设要获取call和put两组数据
call_data = grouped_data.get_group('call')
put_data = grouped_data.get_group('put')

# 输出分组后的数据
print(call_data)
print(put_data)

在上面的代码中，我们首先引入了pandas库，并使用read_csv函数读取了名为data.csv的CSV文件。接着，我们使用groupby()方法将数据根据exercisemode列分成了两组，分别是call和put。然后，我们使用get_group()方法获取了分组后的数据，并将结果存储在call_data和put_data变量中。最后，我们输出了分组后的数据。

需要注意的是，上述代码中的exercisemode是CSV文件中的一个列名，如果你的CSV文件中没有名为exercisemode的列，需要替换成你实际使用的列名。

相关问题

将csv文件中某一列的名字改为‘Bone’

可以使用Python的pandas库来实现将csv文件中某一列的名字改为‘Bone’的操作。具体代码如下：

import pandas as pd

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

# 将某一列名字改为'Bone'
df.rename(columns={'old_column_name': 'Bone'}, inplace=True)

# 将修改后的数据保存为csv文件
df.to_csv('filename.csv', index=False)

其中，需要将代码中的'filename.csv'替换成你所需要处理的csv文件的文件名，'old_column_name'替换成你需要修改列名的列名。

python遍历csv其中一列

你可以使用Python的CSV模块来遍历CSV文件的一列数据。下面是一个示例代码：

import csv

# 打开CSV文件
with open('data.csv', 'r') as csvfile:
    # 创建CSV阅读器
    reader = csv.reader(csvfile)
    
    # 遍历每一行数据
    for row in reader:
        # 访问特定列的数据
        column_data = row[0]  # 这里假设你想访问第一列数据
        
        # 在这里使用column_data进行你的操作
        print(column_data)

在这个示例中，我们打开名为"data.csv"的CSV文件，并创建一个CSV阅读器对象。然后，我们使用`for`循环遍历每一行数据，并通过索引访问特定列（在这里假设为第一列）的数据。你可以根据需要修改索引来访问不同的列。

记得将`data.csv`替换为你实际的CSV文件名。希望这可以帮助到你！如果你有任何其他问题，请随时提问。