Python读取csv把累计评论，这一列 比如'5万'转换成50000，代码应该是怎样的？

你可以使用 Python 的 csv 库来读取 CSV 文件，并使用字符串的 `replace` 方法来替换所有的 "u" 和 "e"。

下面是一个示例代码：

import csv

# 读取 CSV 文件
with open('file.csv', 'r') as f:
  reader = csv.reader(f)
  rows = list(reader)

# 遍历每一行，替换累计评论列中的 "u" 和 "e"
for row in rows:
  row[3] = row[3].replace('u', '0').replace('e', '')

# 将修改后的行写入新的 CSV 文件
with open('new_file.csv', 'w') as f:
  writer = csv.writer(f)
  writer.writerows(rows)

在上面的代码中，我们首先使用 csv 库的 `reader` 函数读取 CSV 文件，并将每一行转换为列表的形式。然后，我们使用循环遍历每一行，并使用字符串的 `replace` 方法替换 "u" 和 "e"。最后，我们使用 csv 库的 `writer` 函数将修改后的行写入新的 CSV 文件中。

希望这能帮到你！

相关问题

Python读取csv模式把"累计评论"这一列 比如'5万'转换成50000，代码应该是怎样的？

### 回答1：
你可以使用 Python 的 csv 库来读取 CSV 文件，并使用正则表达式来处理这一列的数据。下面是一个例子：

import csv
import re

# 打开 CSV 文件
with open('data.csv', 'r') as f:
  # 创建 CSV 阅读器
  reader = csv.reader(f)
  # 遍历所有行
  for row in reader:
    # 获取累计评论列的值
    comments = row[3]
    # 使用正则表达式提取数字
    num = re.search(r'(\d+)', comments)
    if num:
      # 转换为整数
      num = int(num.group(1))
      # 如果含有单位"万"，则将数值乘以10000
      if '万' in comments:
        num *= 10000
      # 输出转换后的数值
      print(num)
    else:
      # 如果没有匹配到数字，输出0
      print(0)

在这段代码中，我们首先打开了 CSV 文件，然后创建了一个 CSV 阅读器来读取文件中的数据。接着我们遍历所有行，获取每行的第四列（即累计评论列）的值。然后使用正则表达式提取出数字，并将其转换为整数。最后，我们检查评论列中是否包含单位"万"，如果有，则将数值乘以10000。最后，我们输出转换后的数值。

希望这个例子能帮助你。

### 回答2：
要将'5万'转换成50000，在Python中可以使用正则表达式来提取数字，并根据单位进行相应的转换。以下是一个示例代码：

import re

def convert_to_number(s):
    # 判断是否包含万的单位
    if '万' in s:
        # 使用正则表达式提取数字部分
        num = re.findall(r'\d+', s)[0]
        # 转换成整数并乘以10000
        return int(num) * 10000
    else:
        # 如果没有单位，直接将字符串转换成整数
        return int(s)

# 示例用法
s = '5万'
result = convert_to_number(s)
print(result)  # 输出：50000

以上代码中，`convert_to_number`函数可以接受一个字符串作为参数，并通过正则表达式提取数字部分。如果字符串中包含'万'这个单位，则将数字部分转换成整数并乘以10000，最后返回转换后的结果。如果字符串中没有单位，则直接将字符串转换成整数。

### 回答3：
要将"累计评论"列中的'5万'转换为50000，可以使用Python的pandas库来读取csv文件并进行处理。

首先，需要安装pandas库。可以使用以下命令安装pandas：

pip install pandas

接下来，可以使用以下代码读取csv文件并进行转换：

import pandas as pd

# 读取csv文件
data = pd.read_csv('file.csv')

# 将'累计评论'列中的'5万'转换为50000
data['累计评论'] = data['累计评论'].replace('5万', 50000)

# 打印转换后的结果
print(data)

其中，'file.csv'是csv文件的路径，需要根据实际情况进行修改。

以上代码使用pandas的replace函数将'5万'替换为50000，并更新了'累计评论'列的值。最后，通过print语句打印转换后的结果。

注意：以上代码假设csv文件中的'累计评论'列确实包含'5万'这个指定的字符串。如果csv文件中的列名或数据与示例不一致，请根据实际情况进行修改。

用python随机读取csv文件5万行并存放在另一个csv文件中

以下是使用Python随机读取CSV文件并将其存储在另一个CSV文件中的示例代码：

import random
import csv

# 打开原始CSV文件
with open('original.csv', 'r') as original_file:
    original_csv = csv.reader(original_file)
    # 读取第一行（标题行）
    header = next(original_csv)
    # 创建一个空的列表来存储随机行
    random_rows = []
    # 随机选择5万行
    for i, row in enumerate(original_csv):
        if i < 50000:
            random_rows.append(row)
        else:
            # 选择到5万行后，以1/i的概率替换掉之前随机选择的行
            replace_index = random.randint(0, i)
            if replace_index < 50000:
                random_rows[replace_index] = row

# 将随机行写入新的CSV文件
with open('random.csv', 'w', newline='') as random_file:
    random_csv = csv.writer(random_file)
    # 写入标题行
    random_csv.writerow(header)
    # 写入随机行
    for row in random_rows:
        random_csv.writerow(row)

这个代码使用Python内置的csv模块来读取和写入CSV文件。它首先打开原始CSV文件，然后使用csv.reader对象逐行读取文件。在读取标题行后，它创建一个空的列表random_rows，用于存储随机行。

然后，它使用一个循环来遍历原始CSV文件中的每一行，直到读取了50000行。对于前50000行，它直接将它们添加到random_rows列表中。对于超过50000行的行，它以1/i的概率替换random_rows列表中的一个随机行，其中i是当前行的索引。

最后，它使用csv.writer对象将随机行写入新的CSV文件。它首先写入标题行，然后写入random_rows列表中的每一行。注意，我们需要将newline参数设置为''，以避免在Windows系统中添加额外的空行。