一个csv文件，除第一行，将第4列、第12列、第14列、第29列合成为新的一列，并将该列放入新的文件中第一列，新文件中只要最后合成的一列

CSV (Comma Separated Values) 文件是一种常见的数据存储格式，其中数据按照逗号分隔存储在每行中。要按照您的需求操作CSV文件，可以使用一些编程语言如Python的pandas库来完成这项任务。以下是使用Python pandas的一个示例步骤：

首先，确保安装了pandas库，如果没有安装，可以运行 `pip install pandas`。

import pandas as pd

# 读取原始CSV文件
df_original = pd.read_csv('原文件.csv')

# 创建一个新的空DataFrame，用于存放结果
new_df = pd.DataFrame(columns=['合并列'])

# 将指定列的数据提取出来并组合成新的列
merged_data = df_original.iloc[1:, [3, 11, 13, 28]].values.flatten()

# 将合并后的数据添加到新DataFrame的第一列
new_df['合并列'] = merged_data

# 写入新文件
new_df.to_csv('新文件.csv', index=False, header=True)

这段代码假设您想从名为'原文件.csv'的文件中选择第四列（索引为3）、第十二列（索引为11）、第十四列（索引为13）和第二十九列（索引为28），并将它们合并到新文件的第一列。然后，将合并后的数据保存在一个名为'新文件.csv'的新CSV文件中。

相关问题

一个csv文件，除第一行，将第4列、第8列、第12列、第16列合成为新的一列，并将该列放入新的文件中第一列，新文件中只要最后合成的一列

你可以使用Python的pandas库来实现这个需求。以下是一个简单的例子：

import pandas as pd

# 读取CSV文件（假设第一列为标题）
df = pd.read_csv('original_file.csv')

# 选择需要合并的列（从第4列开始，每四个一列）
merged_data = df.iloc[:, 3::4]

# 合并这些列成为一个新列
merged_column = merged_data.sum(axis=1)  # 使用sum函数对每一行求和得到新列

# 创建一个新的DataFrame只包含新列，并保留原文件的第一行作为新文件的第一行
new_df = pd.DataFrame({'NewColumn': merged_column}, index=df.iloc[0])

# 将新DataFrame写入新的CSV文件
new_df.to_csv('new_file.csv', header=True, index=False)

这段代码首先读取CSV文件，然后选择并合并指定的列，接着计算这些列的总和形成一个新的列，最后将这个新列单独存放到一个新的CSV文件中，文件的第一行保持不变。

一个csv文件,除第一行,将第3列、第6列、第9列、第12列、第15列合为新的一列,并将该列输入至新的文件

CSV文件是一种常见的逗号分隔值数据存储格式，如果你想从一个CSV文件中提取特定列并组合成新的一列，然后保存到另一个文件中，可以使用编程语言如Python的pandas库来处理。以下是一个简单的步骤说明：

1. 首先，你需要导入pandas库并读取CSV文件：

import pandas as pd
data = pd.read_csv('原文件.csv')

2. 然后，选择你需要合并的列。假设第3列开始的奇数位置就是每组连续的3列，你可以用`iloc`函数选取这些列，注意从0开始计数：

columns_to_merge = data.iloc[:, [2*i+2 for i in range(int(len(data.columns)/3))]]

3. 创建一个新的列来合并这组列的数据，例如通过求和或其他聚合操作（这里以求和为例）：

new_column = columns_to_merge.sum(axis=1)

4. 将新列添加回原始DataFrame：

data['NewColumn'] = new_column

5. 最后，把处理后的数据写入新的CSV文件：

data.to_csv('新文件.csv', index=False)

请注意，这个例子假设你的CSV文件中有足够的列数，并且列序是从1开始的。如果实际情况有所不同，需要相应调整索引。