读取文件,增加一列存放指定某一行中部分数据和的值 python
时间: 2024-09-18 17:13:35 浏览: 12
在Python中,你可以使用pandas库方便地操作文件,包括增加新的列。假设你想读取CSV文件,然后在特定行(比如第n行)计算某些列的数据之和,并将结果添加到新的一列中,可以按照以下步骤操作:
```python
import pandas as pd
# 1. 读取文件
df = pd.read_csv('your_file.csv')
# 2. 确定需要计算和的那一行,这里以索引0为例(可以根据实际需求修改)
target_row = df.iloc[n - 1] # 注意Python索引从0开始
# 假设你要计算'column1'和'column2'的和
sum_to_add = target_row['column1'] + target_row['column2']
# 3. 创建新列并添加总和
new_column_name = 'new_column'
df[new_column_name] = None # 初始化全列值为None(如果已有该列则不需要这一步)
df.at[df.index[n - 1], new_column_name] = sum_to_add # 在目标行插入总和
# 4. 保存更新后的数据
df.to_csv('updated_file.csv', index=False)
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```python
import pandas as pd
# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('data.xlsx')
# 按照某一列进行分类
groups = df.groupby('分类列名')
# 遍历每个分类并将对应的行的数据存放在数组中
result = []
for name, group in groups:
result.append(group.values.tolist())
print(result)
```
其中,`data.xlsx`是Excel文件名,`分类列名`是按照哪一列进行分类的列名,`result`是最终存放数据的数组。这个代码会将每个分类的所有行都存放在一个子数组中,并将所有子数组存放在`result`中。
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```python
import pandas as pd
import os
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folder_path = 'txt_files'
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# 读取txt文件
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# 选择需要拆分的数据,这里选择第2行到第5行,第3列到第6列的数据
df_selected = df.iloc[1:5, 2:6]
# 保存为Excel文件
output_filename = os.path.splitext(filename)[0] + '.xlsx'
df_selected.to_excel(os.path.join(output_path, output_filename), index=False, header=False)
```
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