不使用pandas库将数据['V1701002', '李梅', '女', '文典']追加到“学生信息表.csv”文件表格中的第三行

可以使用Python内置的csv模块来实现：

import csv

data = ['V1701002', '李梅', '女', '文典']

with open('学生信息表.csv', 'r', newline='', encoding='utf-8') as csvfile:
    reader = csv.reader(csvfile)
    rows = list(reader)

rows.insert(2, data)

with open('学生信息表.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as csvfile:
    writer = csv.writer(csvfile)
    writer.writerows(rows)

上述代码中，首先使用csv模块的reader函数读取原始的CSV文件，并将其转换为列表rows。然后，将数据列表data插入到rows列表的第三个位置（索引为2）。最后，使用csv模块的writer函数将更新后的rows写入到CSV文件中。需要注意的是，在使用csv模块时，需要指定文件的编码方式（例如utf-8）和newline参数。

相关问题

将数据['V1701002', '李梅', '女', '文典']追加到“学生信息表.csv”文件表格中的第三行

好的，您可以使用Python中的pandas库来实现这个需求。具体的代码如下：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame对象，包含要追加的数据
data = pd.DataFrame({'学号': ['V1701002'], '姓名': ['李梅'], '性别': ['女'], '班级': ['文典']})

# 读取csv文件并将数据追加到第三行
file_path = '学生信息表.csv'
df = pd.read_csv(file_path)
df = pd.concat([df.iloc[:2], data, df.iloc[2:]]).reset_index(drop=True)

# 将修改后的数据保存回csv文件
df.to_csv(file_path, index=False, encoding='utf-8')

这个代码会将原来的“学生信息表.csv”文件读取为一个DataFrame对象，然后将要追加的数据与原有数据拼接起来，并将结果保存回原文件。请注意，这里的代码假设文件中已经存在两行数据，因此要将新数据插入到第三行。如果文件中没有数据或者只有一行数据，则需要对代码进行相应的修改。

使用pandas将多个.csv的第四行数据导出到一个.csv文件

好的，这个问题很简单。您只需要编写一个 Python 脚本，使用 Pandas 库的 read_csv() 方法读取每个 .csv 文件，然后将第四行数据使用 to_csv() 方法写入一个新的 .csv 文件。以下是示例代码：

import pandas as pd
import glob

# 获取所有 .csv 文件的路径
csv_files = glob.glob('*.csv')

# 创建一个空的 DataFrame，用于存储第四行数据
data = pd.DataFrame()

# 循环遍历所有文件，读取第四行数据并添加到 DataFrame 中
for file in csv_files:
    df = pd.read_csv(file, header=None, skiprows=3, nrows=1)
    data = pd.concat([data, df], axis=0)

# 将 DataFrame 写入新的 .csv 文件
data.to_csv('output.csv', index=False, header=False)

这个脚本会将所有 .csv 文件的第四行数据导出到一个名为 output.csv 的文件中。请注意，您需要将代码中的路径和文件名改为您的实际情况。