将csv的ICE列数据为空的数据变成0

可以使用 Pandas 库来读取 CSV 文件，并使用 fillna() 方法将空值填充为 0。代码如下：

import pandas as pd

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

# 将 ICE 列的空值填充为 0
df['ICE'] = df['ICE'].fillna(0)

# 将处理后的数据保存到新的 CSV 文件中
df.to_csv('new_file.csv', index=False)

其中，'file.csv' 为原始 CSV 文件的路径，'new_file.csv' 为处理后的 CSV 文件保存的路径。使用 index=False 参数可以防止保存时添加额外的索引列。

相关问题

python删除csv文件的列数据为空的所在行

可以使用Python的csv模块读取csv文件，并对每行数据进行判断，删除列数据为空的所在行。

以下是一个示例代码：

import csv

# 读取csv文件
with open('example.csv', 'r') as file:
    reader = csv.reader(file)
    rows = [row for row in reader]

# 找到需要删除的列的索引
header = rows[0]
empty_columns = []
for i, val in enumerate(header):
    if all(not row[i] for row in rows):
        empty_columns.append(i)

# 删除列数据为空的所在行
rows = [row for row in rows if all(row[i] for i in range(len(row)) if i not in empty_columns)]

# 将修改后的数据写入新的csv文件中
with open('new_example.csv', 'w', newline='') as file:
    writer = csv.writer(file)
    writer.writerows(rows)

在上面的代码中，我们首先使用csv模块读取csv文件，并将其存储为包含所有行数据的列表rows。接着，我们找到所有列数据为空的列的索引，并将其存储在empty_columns中。最后，我们使用列表解析式删除所有列数据为空的所在行，并将修改后的数据写入新的csv文件中。

python将numpy数据按列存为csv文件

可以使用numpy库中的`numpy.savetxt()`函数来将numpy数据存储为csv文件。

示例代码如下：

import numpy as np

# 创建一个numpy数组
data = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# 将数据按列存储到csv文件中
np.savetxt('data.csv', data, delimiter=',')

在上面的代码中，我们首先创建了一个3x3的numpy数组，然后使用`np.savetxt()`函数将数据按列存储到名为`data.csv`的csv文件中，其中`delimiter=','`指定了列之间的分隔符为逗号。

运行代码后，会在当前工作目录下创建一个名为`data.csv`的文件，文件内容如下：

1.000000000000000000e+00,4.000000000000000000e+00,7.000000000000000000e+00
2.000000000000000000e+00,5.000000000000000000e+00,8.000000000000000000e+00
3.000000000000000000e+00,6.000000000000000000e+00,9.000000000000000000e+00

可以看到，数据已经按列存储到csv文件中了。