使用python代码实现，将csv文件某一列里面的字符串’8.5千-1.2万‘转换为’8500-12000‘

可以使用正则表达式来实现：

import re
import pandas as pd

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

# 定义匹配模式
pattern = r'(\d*\.?\d+)\D+(\d*\.?\d+)'

# 定义替换函数
def replace_range(match_obj):
    return str(int(float(match_obj.group(1))*1000)) + '-' + str(int(float(match_obj.group(2))*1000))

# 修改指定列的值
df['column_name'] = df['column_name'].apply(lambda x: re.sub(pattern, replace_range, x))

# 保存修改后的csv文件
df.to_csv('filename.csv', index=False)

这个代码块将csv文件中指定列中的所有符合格式的字符串替换为对应的千位数，并将修改后的结果保存到原文件中。

相关问题

使用python代码实现，将csv文件某一列里面的字符串’8.5千-1.2万‘，’3千-4.5千‘，’8千-1.2万‘转换为’8500-12000‘，’3000-4500‘，’8000-12000’‘

可以使用 pandas 库中的 str.replace() 方法，对 csv 文件中对应的列进行字符串替换，代码示例如下：

import pandas as pd

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

# 对某一列进行字符串替换
df['column_name'] = df['column_name'].str.replace('千', '000').str.replace('万', '0000').str.replace('-', '-')

# 输出结果
print(df)

其中，`column_name` 是需要转换的列名，`str.replace()` 方法用于替换字符串中的字符，最终输出经过转换后的 csv 文件。

如何使用Python生成3列500万行数据，第一列自动递增，第二列为字符串，第三列为时间戳，保存为csv文件？

可以使用Python中的Pandas库来生成和保存数据。以下是示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np
import time

num_rows = 5000000
start_time = int(time.time()) # 获取当前时间戳作为起始时间

# 生成自动递增的整数序列
col1 = pd.Series(np.arange(num_rows) + 1)

# 生成随机的字符串序列，长度为10
col2 = pd.Series([''.join(np.random.choice(list('abcdefghijklmnopqrstuvwxyz'), size=10)) for i in range(num_rows)])

# 生成时间戳序列，每个时间戳为前一个时间戳加上一个随机的偏移量（最大偏移量为3小时）
offsets = np.random.randint(0, 10800, size=num_rows)
timestamps = start_time + np.cumsum(offsets)
col3 = pd.Series(timestamps)

# 创建DataFrame并保存为CSV文件
df = pd.DataFrame({'col1': col1, 'col2': col2, 'col3': col3})
df.to_csv('data.csv', index=False)

这将会生成一个名为`data.csv`的文件，包含三列数据：自动递增的整数序列、随机的字符串序列和时间戳序列。