python将表格里一列数据以空格分开并对其中一列进行计算，再将计算后的数据储存在表格里

假设你有一个名为`data.csv`的表格文件，其中包含多行数据。每行数据由多个列组成，其中包含一个需要计算的列。你可以使用Python中的`pandas`库读取和处理表格数据，并计算指定列的值。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 读取数据
df = pd.read_csv('data.csv')

# 将指定列的数据按空格分开并计算
new_col = df['需要计算的列'].apply(lambda x: sum(map(float, x.split())))

# 将计算后的数据存储在表格中
df['新列'] = new_col
df.to_csv('data.csv', index=False)

在这个示例代码中，我们首先使用`read_csv`函数读取名为`data.csv`的表格文件，并将其存储在一个名为`df`的`pandas`数据框架中。接下来，我们使用`apply`函数对指定列的数据进行处理，将每行数据按空格分开并计算它们的总和。最后，我们将计算结果存储在一个名为`新列`的新列中，并使用`to_csv`函数将表格写回到文件中。注意，`index=False`参数可以避免在表格中添加不必要的索引列。

相关问题

python将表格里一列数据以空格分开并对其中一列根据值求角度计算，再将计算后的数据储存在表格里

假设你的表格是一个csv文件，可以使用Python的pandas库来读取和处理数据。下面是一个示例代码，其中假设表格中的角度值在名为“angle”的列中，并且要将计算后的角度存储在名为“new_angle”的列中：

import pandas as pd
import math

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

# 将“angle”列的每个值转换为角度并存储在“new_angle”列中
df['new_angle'] = df['angle'].apply(lambda x: math.radians(float(x)))

# 将数据保存回csv文件
df.to_csv('your_file_with_new_angles.csv', index=False)

在上面的代码中，`math.radians()`函数将角度转换为弧度，并使用`apply()`函数将其应用于“angle”列中的每个值。然后，将计算后的值存储在名为“new_angle”的列中，并使用`to_csv()`函数将数据保存回csv文件中。