python遍历csv指定列，每1000ms读取一个值

你可以使用Python内置的csv模块来读取CSV文件中的数据，然后使用time模块中的sleep函数来控制读取的时间间隔。

以下是一个示例代码，用于读取CSV文件中指定列的数据，并每1000ms读取一个值：

import csv
import time

with open('your_csv_file.csv', 'r') as csvfile:
    reader = csv.reader(csvfile)
    # 读取第一行，获取每列的名称
    header = next(reader)
    # 找到指定列的索引
    target_col_index = header.index('target_column_name')
    # 读取数据并遍历指定列
    for row in reader:
        # 获取指定列的值
        target_value = row[target_col_index]
        # 处理获取到的值
        # ...
        # 暂停1000ms
        time.sleep(1)

在上面的代码中，你需要将`your_csv_file.csv`替换为你要读取的CSV文件的路径，将`target_column_name`替换为你要读取的列的名称。在代码中的`# 处理获取到的值`的注释下面，你可以添加自己的数据处理代码。

相关问题

python遍历csv文件多列

可以使用csv模块来读取csv文件，并使用for循环遍历每一行，再通过索引获取每一列的值。

例如，假设有一个csv文件data.csv，其中包含两列数据，分别是名字和年龄：

name,age
Alice,25
Bob,30
Charlie,35

可以用以下代码遍历这个csv文件的两列数据：

import csv

with open('data.csv') as csvfile:
    reader = csv.reader(csvfile)
    headers = next(reader)  # 获取表头
    for row in reader:
        name = row[0]  # 获取第一列数据
        age = row[1]  # 获取第二列数据
        print(f'{name} is {age} years old.')

输出结果：

Alice is 25 years old.
Bob is 30 years old.
Charlie is 35 years old.

注意，由于csv文件可能包含表头，因此需要使用next(reader)来跳过表头行，从而遍历数据行。

python 遍历csv的某一列改变其值

在Python中遍历CSV文件的某一列并改变其值，通常可以使用`csv`模块来读取和写入CSV文件，或者使用`pandas`库来更高效地处理数据。以下是两种方法的示例：

### 使用`csv`模块

import csv

# 假设我们要改变第二列的值
column_to_modify = 1
new_value = '新值'

# 读取原始数据
with open('original.csv', 'r') as file:
    reader = csv.reader(file)
    data = list(reader)

# 修改指定列的值
for row in data:
    row[column_to_modify] = new_value

# 将修改后的数据写回CSV文件
with open('modified.csv', 'w', newline='') as file:
    writer = csv.writer(file)
    writer.writerows(data)

### 使用`pandas`库

import pandas as pd

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

# 修改第二列的值，这里的lambda函数对每一行都应用，返回新的列值
df.iloc[:, 1] = df.iloc[:, 1].apply(lambda x: new_value)

# 将修改后的DataFrame写回CSV文件
df.to_csv('modified.csv', index=False)

使用`pandas`的方法更加简洁和直观，特别是当处理大型CSV文件或需要进行复杂的数据操作时。