python取csv固定列重写csv文件

好的，您可以尝试以下 Python 代码来实现取 CSV 文件中的固定列并将其重写到相同的 CSV 文件中：

import csv

# 打开 CSV 文件 
with open('file.csv', 'r') as csv_file:
    reader = csv.reader(csv_file)

    # 创建新的 CSV 文件 
    with open('new_file.csv', 'w', newline='') as new_csv_file:
        writer = csv.writer(new_csv_file)

        # 获取要重写的固定列 
        for row in reader:
            column_to_write = row[1] # 修改 1 以获取不同的列
            writer.writerow([column_to_write])

请将 "file.csv" 替换为您要修改的 CSV 文件的名称，"new_file.csv" 替换为您要创建的新 CSV 文件的名称，"1" 替换为您想要获取的特定列的索引（从零开始）。

相关问题

python取csv固定多列重写csv文件

好的，针对您的问题，我可以提供以下Python代码实现：

import csv

# 定义需要读取的列索引，这里选择1, 3和4列
columns = [1, 3, 4]

# 定义输入和输出文件路径
input_file = 'input.csv'
output_file = 'output.csv'

# 读取输入文件，并仅保留指定列
with open(input_file) as csv_file, open(output_file, 'w', newline='') as output:
    reader = csv.reader(csv_file)
    writer = csv.writer(output)
    for row in reader:
        output_row = [row[i] for i in columns]
        writer.writerow(output_row)

在上面的代码中，我们首先定义要读取的列索引，然后指定输入和输出文件的路径。接下来，使用Python的csv模块读取输入文件，并仅保留指定列。最后，将结果写入输出文件中。此外，我们还指定了`newline`参数，这是为了避免在Windows系统上出现行结束符问题。

希望这可以回答您的问题。如果您需要进一步的帮助，请随时告诉我。

数据用文本文件导入，重写快速傅里叶变换python代码

在Python中，数据通常从文本文件（如CSV、TXT、JSON等）导入到程序中进行处理。对于重写用于读取数据并应用快速傅立叶变换（FFT）的代码，可以按照以下步骤进行：

1. 导入必要的库：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.io import loadmat, savemat

这里我们使用`numpy`进行数值计算，包括数组操作，以及`scipy.io`加载文本文件。

2. 定义读取文本文件函数：

def read_data_from_text(file_path):
    with open(file_path, 'r') as file:
        data = [float(line) for line in file]
    return np.array(data)

这个函数假设数据每行是一个数字，读取所有行并转换成浮点数存储在`numpy`数组中。

3. 重写快速傅里叶变换（FFT）部分：

def fft_data(data):
    n = len(data)
    freqs = np.fft.fftfreq(n, d=1)  # 如果数据是时间序列，d=1表示采样间隔为1
    fft_result = np.fft.fft(data)
    return freqs, abs(fft_result)

这里使用`np.fft.fftfreq`获取频率范围，并计算每个频率对应的幅度。

4. 使用函数并可视化结果：

def main():
    file_path = "your_data.txt"  # 替换为你实际的文件路径
    raw_data = read_data_from_text(file_path)
    
    freqs, fft_values = fft_data(raw_data)
    plt.plot(freqs, fft_values)
    plt.xlabel('Frequency')
    plt.ylabel('Amplitude')
    plt.title('Fast Fourier Transform of Data')
    plt.show()

if __name__ == "__main__":
    main()