csv某列数 如果值为100则值为0

可以使用 pandas 库来读取 csv 文件，并对特定列进行替换操作。具体操作如下：

import pandas as pd

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

# 将指定列中值为 100 的替换为 0
df['your_column_name'].replace(100, 0, inplace=True)

# 将修改后的结果保存为新的 csv 文件
df.to_csv('new_csv_file.csv', index=False)

需要将代码中的 `your_csv_file.csv` 和 `your_column_name` 替换为实际的文件名和列名。注意，`inplace=True` 表示在原 DataFrame 上进行修改，如果不想修改原数据，可以将其设为 `False`。同时，`index=False` 表示不保存行索引。

相关问题

将csv文件中某一列中的值赋值为数字

可以使用Python中的pandas库来实现将csv文件中某一列中的值赋值为数字。假设需要将csv文件名为data.csv中的第二列中的值赋值为数字，可以按照以下步骤进行操作：

1. 导入pandas库

import pandas as pd

2. 读取csv文件

df = pd.read_csv('data.csv')

3. 将第二列中的值赋值为数字

df['第二列'] = pd.to_numeric(df['第二列'], errors='coerce')

其中，`pd.to_numeric()`函数用于将指定列中的字符串转换为数字。`errors='coerce'`参数表示如果转换失败，则将该值替换为NaN。

4. 将修改后的数据保存到新的csv文件

df.to_csv('new_data.csv', index=False)

其中，`index=False`参数表示不将行索引保存到csv文件中。

完整代码如下：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')
df['第二列'] = pd.to_numeric(df['第二列'], errors='coerce')
df.to_csv('new_data.csv', index=False)

numpy修改csv中某一列的值

可以使用numpy的loadtxt函数读取csv文件，然后使用numpy的切片方式修改某一列的值，最后使用numpy的savetxt函数将修改后的数据保存回csv文件中。

下面是一个示例代码：

import numpy as np

# 读取csv文件
data = np.loadtxt('data.csv', delimiter=',', skiprows=1)

# 修改第二列的值
data[:, 1] = data[:, 1] * 2

# 保存修改后的数据
np.savetxt('data_modified.csv', data, delimiter=',', header='col1,col2,col3', comments='')

在这个示例代码中，我们首先使用loadtxt函数读取名为data.csv的文件，该文件以逗号为分隔符，并跳过了第一行（因为第一行通常是表头）。然后，我们使用切片方式修改第二列的值，将其乘以2。最后，我们使用savetxt函数将修改后的数据保存回csv文件，命名为data_modified.csv，并指定逗号为分隔符，以及表头和注释信息。

需要注意的是，如果csv文件中包含字符串等非数字类型的数据，需要修改代码以正确读取和处理这些数据。