python读取csv后的tell值是什么

在Python中，tell()方法用于返回当前文件指针的位置。当你使用`read()`或`readline()`等方法读取文件时，文件指针会向后移动，而tell()方法就会告诉你当前指针在文件中的位置。

但是，对于CSV文件而言，`tell()`方法可能并不是很有用，因为CSV是一种基于文本的格式，而不是基于二进制的格式。因此，CSV文件的位置信息可能并不是很有用。如果你需要获取CSV文件中的数据，可以直接使用Python的CSV模块来读取数据，而不是使用tell()方法。

相关问题

Python读取csv文件后删除异常值

在Python中，可以使用pandas库读取csv文件，并使用一些函数来删除异常值。下面是一个简单的例子：

import pandas as pd

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

# 删除'B'列中的异常值
mean = df['B'].mean()
std = df['B'].std()
cutoff = std * 3
lower, upper = mean - cutoff, mean + cutoff
df = df[(df['B'] >= lower) & (df['B'] <= upper)]

# 打印结果
print(df)

在上面的例子中，我们使用pandas库中的 `read_csv` 函数来读取csv文件，并将结果存储在一个数据帧中。然后，我们计算'B'列的平均值和标准差，使用这些值来确定异常值的范围。最后，我们使用这个范围来过滤数据集中的异常值，并打印结果。

需要注意的是，这个方法只适用于数值类型的数据。如果需要删除其他类型的异常值，需要使用其他方法。

python读取csv文件统计缺失值

在Python中，我们可以使用pandas库方便地读取CSV文件并统计缺失值。以下是简单的步骤：

1. 首先，需要安装pandas库，如果还没有安装，可以使用`pip install pandas`命令。

2. 使用`pandas.read_csv()`函数读取CSV文件，例如`df = pd.read_csv('filename.csv')`，这将返回一个DataFrame对象。

3. 接下来，可以使用`isnull()`函数检查数据框中的每个元素是否为空，然后用`sum()`函数计算每列缺失值的数量。例如：

   missing_values = df.isnull().sum()

4. 这将得到一个新的Series对象，其中索引是原数据框的列名，值是对应列的缺失值数量。

5. 如果你想查看整个数据框中所有缺失值的总数，可以直接对整个数据框使用`isnull().sum().sum()`。

6. 最后，你可以打印这个统计结果，或者将其保存到新的CSV、Excel或其他数据格式中。

print(missing_values)
# 或者
missing_values.to_csv('missing_values_report.csv')