如何将pythond的某一列的字母数据转换成ascii的int类型数据进行存储呢

你可以使用 Python 内置的 `ord()` 函数将字母转换成 ASCII 码的 int 类型数据。示例代码如下：

import pandas as pd

# 创建 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': ['a', 'b', 'c'], 'B': ['4', '5', '6']})

# 将列 A 中的字母数据转换成 ASCII 码的 int 类型数据
df['A'] = df['A'].apply(lambda x: ord(x))

# 查看转换后的 DataFrame
print(df)

输出结果：

    A  B
0  97  4
1  98  5
2  99  6

需要注意的是，在使用 `apply()` 方法转换数据时，需要传入一个 lambda 函数，将每个元素都进行转换。

相关问题

如何将pythond的某一列数据的object型转int类型

你可以使用 Pandas 库中的 `astype()` 方法将 DataFrame 中的某一列数据类型从 object 转换成 int 类型。示例代码如下：

import pandas as pd

# 创建 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': ['1', '2', '3'], 'B': ['4', '5', '6']})

# 将列 A 的数据类型从 object 转换成 int
df['A'] = df['A'].astype(int)

# 查看转换后的 DataFrame
print(df)

输出结果：

   A  B
0  1  4
1  2  5
2  3  6

需要注意的是，如果某一列中包含非数字类型的数据，转换时会报错。此时需要先对这些数据进行处理或者筛选掉。

pythond读取csv一列数据并存入数组

Python是一种强大的编程语言，可以轻松地处理csv格式的数据。读取csv一列数据并存入数组是一个非常常见的操作，下面将介绍如何使用Python代码实现。

首先，我们需要导入Python中的csv模块，该模块提供了可以用来读取和写入csv文件的方法。

import csv

接着，我们需要使用open()函数打开要读取的csv文件，并将其分配给一个变量。在打开文件时，我们可以指定文件的路径，也可以让Python在当前目录下查找文件。

with open('example.csv') as csvfile:

接下来，我们需要使用csv.reader()方法读取csv文件中每一行的数据。

    csvreader = csv.reader(csvfile)
    for row in csvreader:

在每一行数据中，我们可以通过索引获取特定列的数据，例如第一列数据可以通过row[0]来获取。将每一行中指定列的数据存入数组中，可以使用Python中的append()方法。

完整的代码如下：

import csv

data = []

with open('example.csv') as csvfile:
    csvreader = csv.reader(csvfile)
    for row in csvreader:
        data.append(row[0])

print(data)

通过上述代码，我们可以读取一个csv文件中的第一列数据，并将其存入一个名为data的数组中。最后通过调用print()方法，将data数组中的所有数据输出到控制台。

总之，使用Python读取csv文件并将其存入数组中非常简单，只需要几个简单的步骤即可实现。在实际操作中，我们只需要根据需要进行一些微调和修改，以实现更加复杂的操作。