python操作csv（有Date、TotalPrice两列数据）数据表：python调用shuju.csv表，给B26赋值2671718.42，A26赋值2023/01。

可以使用Python内置的csv模块来读取和写入csv文件，然后使用pandas库操作表格数据。

以下是一个示例代码，假设shuju.csv文件位于当前工作目录下：

import csv
import pandas as pd

# 读取csv文件
with open('shuju.csv', 'r', encoding='utf-8') as f:
    reader = csv.reader(f)
    # 获得表头信息
    header = next(reader)
    # 转换为DataFrame格式
    df = pd.DataFrame(reader, columns=header)

# 给B26赋值2671718.42
df.loc[25, 'TotalPrice'] = 2671718.42
# 给A26赋值2023/01
df.loc[25, 'Date'] = '2023/01'

# 将修改后的数据写入csv文件
df.to_csv('shuju.csv', index=False)

这个代码会将shuju.csv文件中第26行的TotalPrice列赋值为2671718.42，Date列赋值为'2023/01'，然后将修改后的数据写回到原文件。注意，这个代码假设数据表格中第一行为表头信息。

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python操作csv（有Date、TotalPrice两列数据）数据表，数据表第一行为表头信息：python调用shuju.csv表，将A27赋值为2023/02、给B27赋值为2694543.0，然后根据shuju.csv表构建一个lstm预测模型（可以根据Date预测TotalPrice的值），该模型可以求出预测值totalprice=y_test_pred，然后将求出的totalprice值赋值给B26和B28；下一步接着将A28赋值2023/03，调用lstm预测模型，将最新的totalprice值赋值给B27和B29；一直进行循环直到Date的值到2024/12。

以下是实现上述任务的Python代码：

import csv
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM, Dense

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

# 将Date列转换为时间格式
data['Date'] = pd.to_datetime(data['Date'], format='%Y/%m')

# 设置预测起始日期和结束日期
start_date = pd.to_datetime('2023/02', format='%Y/%m')
end_date = pd.to_datetime('2024/12', format='%Y/%m')

# 筛选出预测起始日期之后的数据
data = data[data['Date'] >= start_date]

# 将数据归一化
scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))
data_scaled = scaler.fit_transform(data[['TotalPrice']])

# 定义函数，将数据转换为LSTM模型的输入格式
def create_dataset(X, y, time_steps=1):
    Xs, ys = [], []
    for i in range(len(X) - time_steps):
        Xs.append(X[i:(i + time_steps)])
        ys.append(y[i + time_steps])
    return np.array(Xs), np.array(ys)

# 构建LSTM模型
TIME_STEPS = 12
model = Sequential()
model.add(LSTM(128, input_shape=(TIME_STEPS, 1)))
model.add(Dense(1))
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')

# 训练LSTM模型
X_train, y_train = create_dataset(data_scaled, data_scaled, TIME_STEPS)
model.fit(X_train, y_train, epochs=50, batch_size=16, verbose=2)

# 初始化预测起始日期和结束日期
pred_date = start_date
pred_dates = []
total_prices = []

# 循环预测每个月的TotalPrice值
while pred_date <= end_date:
    # 构造预测数据
    pred_data = data[data['Date'] < pred_date].tail(TIME_STEPS)
    pred_data_scaled = scaler.transform(pred_data[['TotalPrice']])
    X_pred = np.array(pred_data_scaled.reshape(1, TIME_STEPS, 1))
    
    # 进行预测
    y_pred = model.predict(X_pred)
    
    # 将预测结果反归一化
    y_pred = scaler.inverse_transform(y_pred)[0][0]
    
    # 将预测结果存储
    pred_dates.append(pred_date)
    total_prices.append(y_pred)
    
    # 更新日期
    pred_date = pred_date + pd.DateOffset(months=1)

# 将预测结果存入csv文件
with open('shuju.csv', 'a', newline='') as f:
    writer = csv.writer(f)
    for i in range(len(pred_dates)):
        writer.writerow([pred_dates[i].strftime('%Y/%m'), '', total_prices[i]])

# 更新原始数据中的TotalPrice列
data = pd.read_csv('shuju.csv')
data['TotalPrice'] = np.where(data['TotalPrice'].isnull(), data['TotalPrice'].shift(1), data['TotalPrice'])
data.to_csv('shuju.csv', index=False)

# 更新A27、B26、B27、B28、B29的值
data.loc[data['Date'] == pd.to_datetime('2023/02', format='%Y/%m'), 'TotalPrice'] = 2694543.0
data.loc[data['Date'] == pd.to_datetime('2023/03', format='%Y/%m'), 'TotalPrice'] = total_prices[1]
data.loc[data['Date'] == pd.to_datetime('2024/12', format='%Y/%m'), 'TotalPrice'] = total_prices[-1]
data.to_csv('shuju.csv', index=False)

需要注意的是，上述代码假设原始数据中Date列的格式为YYYY/MM，如果实际格式不同，需要相应地修改代码中的日期格式字符串。此外，由于LSTM模型的训练结果会受到随机因素的影响，因此每次运行代码得到的预测结果可能会有所不同。

python操作resultym.csv数据表（有Date（YYYY/MM）、TotalPrice两列数据），数据表第一行为表头信息，数据表中前27行都有数据，以此为基础，python调用resultym.csv表进行操作：循环调用以resultym.csv为数据集构建的pytorch lstm预测模型，该模型能够根据Date值来预测TotalPrice值，然后将第一次预测出的y_test_pred赋值给B26、将第二次预测出的值赋给B27、将第三次预测出的值赋给B28，一直循环直到求出B50的数值。每预测出一个值就在表的最后插入一组数据，Date插入的值按照前面的年月往下延，TotalPrice插入的值定义为2222222.5。直到求出第50行的数值，脚本停止运行。

可以使用Pandas库进行操作，具体的代码如下：

import pandas as pd
import torch

# 读取数据集
df = pd.read_csv('resultym.csv')

# 将Date列转换为时间格式
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])

# 定义循环次数和起始行号
n = 0
start_row = 26

# 循环预测并插入数据
while n < 24:
    # 选取需要预测的数据
    x_test = df.iloc[start_row-26:start_row, 0].values
    x_test = torch.tensor(x_test.reshape(-1, 1, 1)).float()

    # 加载预测模型并进行预测
    model = torch.load('lstm_model.pth')
    y_test_pred = model(x_test).detach().numpy()[0][0]

    # 将预测结果插入数据集
    new_date = df.iloc[start_row-1]['Date'].replace(month=df.iloc[start_row-1]['Date'].month+1)
    new_price = 2222222.5
    df = df.append({'Date': new_date, 'TotalPrice': new_price}, ignore_index=True)

    # 将预测结果赋值给对应的单元格
    cell_name = 'B' + str(start_row+1)
    df.at[start_row, cell_name] = y_test_pred

    # 更新循环计数器和起始行号
    n += 1
    start_row += 1

# 将更新后的数据集保存为CSV文件
df.to_csv('resultym_updated.csv', index=False)

需要注意的是，这里的预测模型需要根据具体情况进行定义和训练，同时也需要根据具体数据集的情况进行调整。此外，代码中使用了硬编码的方式来指定起始行号和循环次数，也可以根据具体需求进行修改。