python 实现删除csv文件某一行 源代码
时间: 2023-09-23 13:10:55 浏览: 47
import csv
def delete_row(csv_file_path, row_number):
with open(csv_file_path, 'r', newline='') as infile:
reader = csv.reader(infile)
rows = []
for index, row in enumerate(reader):
if index != row_number:
rows.append(row)
with open(csv_file_path, 'w', newline='') as outfile:
writer = csv.writer(outfile)
writer.writerows(rows)
# Example usage: delete row number 2 from file.csv
delete_row('file.csv', 2)
相关问题
pandas在csv文件第一行加上新增数据
### 回答1:
可以使用 pandas 的 `DataFrame.to_csv()` 函数来实现。
你需要先建立一个包含新增数据的 DataFrame,然后使用该函数将其写入 CSV 文件中。
例如:
```
import pandas as pd
# 建立新的 DataFrame
df = pd.DataFrame([[1, 2, 3], [4, 5, 6]], columns=['a', 'b', 'c'])
# 将 DataFrame 写入 CSV 文件,并在第一行插入新的数据
df.to_csv('output.csv', mode='a', header=True, index=False)
```
这样,新的数据就会被插入到 CSV 文件的第一行。
### 回答2:
使用pandas库可以很方便地操作CSV文件,如果想要在CSV文件的第一行加上新增的数据,可以按照以下步骤进行:
1. 首先,我们需要导入pandas库:
```python
import pandas as pd
```
2. 接下来,使用pandas的`read_csv()`方法读取CSV文件,并将数据存储在一个DataFrame对象中:
```python
df = pd.read_csv('filename.csv')
```
3. 创建一个新的DataFrame对象,用于存储要新增的数据,并将其命名为`new_data`:
```python
new_data = pd.DataFrame({'ColumnName': ['New Value']})
```
注意,`ColumnName`是CSV文件中的列名,`New Value`是要新增的数据。
4. 将`new_data`合并到原始的DataFrame对象`df`中,可以使用pandas的`concat()`方法:
```python
df = pd.concat([new_data, df]).reset_index(drop=True)
```
这里使用了`reset_index()`方法来重置索引,并将`drop`参数设置为`True`以删除原先的索引。
5. 最后,将更新后的DataFrame保存回CSV文件中,可以使用pandas的`to_csv()`方法:
```python
df.to_csv('filename.csv', index=False)
```
这里使用了`index`参数将索引写入CSV文件中,设置为`False`表示不写入。
这样就成功在CSV文件的第一行加上了新增的数据。注意要替换`filename.csv`为实际文件名,并根据实际情况调整列名和新增数据的值。最后记得保存文件。
### 回答3:
要在pandas中为CSV文件的第一行添加新数据,可以按照以下步骤进行操作:
1. 首先,使用pandas库中的read_csv()函数读取CSV文件,将其转换为DataFrame对象。例如,我们可以使用以下代码读取名为"file.csv"的CSV文件:
```python
import pandas as pd
df = pd.read_csv("file.csv")
```
2. 接下来,创建一个包含新数据的列表或数组。假设我们要在第一行末尾添加一个名为"New Column"的数据,我们可以创建一个包含该数据的列表或数组,如下所示:
```python
new_data = ["New Column"]
```
3. 然后,将新数据列表或数组插入到DataFrame对象的列中。我们可以使用insert()方法将新数据插入到DataFrame对象的指定位置。假设我们要将新数据插入到第一列(索引为0)之后,我们可以使用以下代码:
```python
df.insert(1, "New Column", new_data)
```
这将在第一行后添加一个名为"New Column"的新列,并将新数据插入到该列中。
4. 最后,使用to_csv()方法将更新后的DataFrame保存为CSV文件。我们可以将DataFrame保存为与原始文件相同的文件名,或指定一个新的文件名。例如,使用以下代码将更新后的DataFrame保存到名为"new_file.csv"的新文件中:
```python
df.to_csv("new_file.csv", index=False)
```
在将DataFrame保存为CSV文件时,需要使用`index=False`参数来避免保存索引列。
总结起来,我们可以通过使用read_csv()函数读取CSV文件并创建DataFrame对象,然后使用insert()方法在DataFrame对象中插入新数据,最后使用to_csv()方法保存更新后的DataFrame为CSV文件来在pandas中为CSV文件的第一行添加新数据。
andas在csv文件第一行加上新增标签名
您可以使用 Python 的 csv 库来实现这一功能。
示例代码如下:
```
import csv
# 打开要修改的 csv 文件,并使用 DictReader 读入数据
with open('file.csv', 'r') as file:
reader = csv.DictReader(file)
data = list(reader)
# 在第一行之前插入新增标签名
data.insert(0, {'新增标签名': '新增标签值'})
# 打开要写入的 csv 文件,并使用 DictWriter 写入数据
with open('file.csv', 'w') as file:
writer = csv.DictWriter(file, fieldnames=reader.fieldnames)
writer.writeheader()
writer.writerows(data)
```
在这段代码中,我们首先使用 DictReader 读入 csv 文件中的数据,然后在第一行之前插入新的标签名。接着,我们使用 DictWriter 将数据写回 csv 文件中。