import pandas as pd file_dir = 'D:\Desktop\数据挖掘\第3章 认识数据\Stigler_diet.csv' df['1939 price (cents)'] = df['1939 price (cents)'] * 6.5 df.to_csv(_stigler_diet_RMB)

这是一段 Python 代码，使用了 Pandas 库来读取一个名为 Stigler_diet.csv 的文件，并将其中的 '1939 price (cents)' 列乘以 6.5，最后将结果保存到一个名为 _stigler_diet_RMB 的文件中。但是，代码中的 df 变量并没有被定义，需要先定义它并读取数据文件。

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我需要在一个csv文件里选取部分列存储到另一个csv文件中，使用python帮我补全代码import pandas as pd import numpy as np df_orgin = pd.read_csv('C:/Users/86188/Desktop/spark大作业数据集/covid.csv')

好的，以下是代码示例：

import pandas as pd
import numpy as np

# 读取原始csv文件
df_origin = pd.read_csv('C:/Users/86188/Desktop/spark大作业数据集/covid.csv')

# 选择需要的列
columns_to_keep = ['column1', 'column2', 'column3']
df_new = df_origin[columns_to_keep]

# 存储到新的csv文件
df_new.to_csv('C:/Users/86188/Desktop/spark大作业数据集/new_covid.csv', index=False)

其中，`columns_to_keep` 是需要保留的列的列名列表，可以根据实际需求进行修改。`index=False` 表示不在输出文件中包含行索引。

# -*- coding: utf-8 -*- import os import pandas as pd import numpy as np dir = "D:\\RYG" filename_excel = [] frames = [] for root, dirs, files in os.walk(dir): for file in files: #print(os.path.join(root,file)) filename_excel.append(os.path.join(root,file)) df = pd.read_excel(os.path.join(root,file)) print(filename_excel) result = pd.concat(frames) result.head() result.shape result.to_csv('D:\\RYG\\NEW RYG.csv',sep=',',index = False)

这是一个Python脚本，用于遍历指定目录下的Excel文件，读取数据并合并成一个DataFrame，最后将合并后的数据导出为CSV文件。脚本中使用了os、pandas和numpy等Python库。其中，os库用于遍历目录下的文件，pandas库用于读取和处理Excel数据，numpy库用于处理数值计算。脚本中首先定义了一个目录路径，然后使用os.walk()函数遍历目录下的所有文件，并将Excel文件的路径保存到一个列表中。接着，使用Pandas库中的read_excel()函数读取每个Excel文件的数据，并将其保存到一个DataFrame中。最后，使用concat()函数将所有的DataFrame合并成一个，并将合并后的数据导出为CSV文件。