csv表格里的日期的/格式数据如何用python将其改为-的格式，给我相关的python代码

可以使用Python中的pandas库来读取csv表格，并使用strftime()函数将日期格式从"/"改为"-"。具体的代码如下：

import pandas as pd

# 读取csv表格
df = pd.read_csv('your_file.csv')

# 将日期格式从"/"改为"-"
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'], format="%m/%d/%Y").dt.strftime("%m-%d-%Y")

# 将修改后的数据保存为新的csv文件
df.to_csv('new_file.csv', index=False)

在代码中，我们首先使用pandas库的read_csv()函数读取csv表格，然后使用pd.to_datetime()函数将日期格式从"/"改为"-"，最后使用dt.strftime()函数将日期格式化为"%m-%d-%Y"的格式。最后，我们使用to_csv()函数将修改后的数据保存为新的csv文件，其中index=False表示不将行索引写入文件。

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csv表格里的类似于3.1万的数据如何用python将其改为31000的格式，给我相关的python代码

可以使用Python中的字符串和数学函数来完成这个任务。下面是一段示例代码：

num_str = '3.1万'
num = float(num_str[:-1]) * 10000 if '万' in num_str else float(num_str)
print(int(num))

这段代码首先判断字符串中是否包含“万”这个字符，如果包含就将其转换成以万为单位的数字，然后再将其转换成整数输出。如果字符串中不包含“万”，则直接将其转换成数字并输出。

例如，如果输入的是“3.1万”，则输出结果为31000；如果输入的是“100”，则输出结果为100。

csv表格里某列所有的类似于3.1万的数据如何用python将其改为31000的格式，给我相关的python代码

可以使用Python中的pandas库来读取csv文件，并使用apply函数对某列中的所有数据进行格式转换。下面是一段示例代码：

import pandas as pd

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

# 定义一个函数，将字符串格式转换为数字格式
def str_to_num(num_str):
    num = float(num_str[:-1]) * 10000 if '万' in num_str else float(num_str)
    return int(num)

# 对某列中的所有数据应用上述函数进行格式转换
df['your_column'] = df['your_column'].apply(str_to_num)

# 将转换后的数据保存为新的csv文件
df.to_csv('new_file.csv', index=False)

其中，`your_file.csv`是原始的csv文件名，`your_column`是需要进行格式转换的列名，`new_file.csv`是保存转换后数据的新文件名。这段代码将会读取csv文件，对指定列中的所有数据进行格式转换，然后将转换后的数据保存为新的csv文件。