# 创建新的DataFrame对象 new_data = pd.DataFrame({'wind Speed': [sess.run(y)]}) # 合并原始数据和新的数据 new_df = pd.concat([df, new_data], ignore_index=True) # 将新的DataFrame对象写入新的csv文件 new_df.to_csv('new_file.csv', index=False)表格数字格式不带【【】】怎么改

如果想要修改DataFrame对象中的数字格式，可以使用`pandas.DataFrame.style`方法来修改，具体步骤如下：

1. 首先，读取csv文件，可以使用pandas的`read_csv()`函数，例如：

   import pandas as pd
   
   # 读取csv文件
   df = pd.read_csv('file.csv')

2. 然后，选择需要的列，例如：

   # 选择需要的列
   column = df['column_name']

这里假设需要选择的列的列名为“column_name”。

3. 接下来，可以使用`pandas.DataFrame.style`方法来修改数字格式，例如：

   # 使用style方法修改数字格式
   styled_column = column.style.format("{:.2f}")

这里使用了`format()`方法来修改数字格式，并将修改后的结果赋值给了一个新的变量`styled_column`。

4. 最后，将修改后的结果写入csv文件，例如：

   # 将修改后的结果写入csv文件
   styled_column.to_csv('new_file.csv', index=False)

这里将修改后的结果直接写入了一个新的csv文件`new_file.csv`中。

综合起来，完整的Python代码如下：

import pandas as pd

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

# 选择需要的列
column = df['column_name']

# 使用style方法修改数字格式
styled_column = column.style.format("{:.2f}")

# 将修改后的结果写入csv文件
styled_column.to_csv('new_file.csv', index=False)

执行完毕后，会生成一个新的csv文件new_file.csv，其中“wind Speed”列的数字格式已经被修改为带有两位小数的浮点数格式。