利用python处理csv数据，读取csvwen件，对B列数据乘以2，保存在C列中

以下是一个例子：

import csv

# 打开CSV文件
with open('example.csv', 'r') as file:
    # 读取CSV文件内容
    reader = csv.reader(file)
    # 创建一个写入CSV文件的列表
    rows = []
    # 对每一行进行操作
    for row in reader:
        # 对B列数据乘以2，并将结果存储在C列中
        row.append(float(row[1]) * 2)
        # 将修改后的行添加到写入CSV文件的列表中
        rows.append(row)

# 打开CSV文件
with open('example_new.csv', 'w', newline='') as file:
    # 创建一个CSV写入器
    writer = csv.writer(file)
    # 写入修改后的行
    writer.writerows(rows)

在这个例子中，我们首先使用`csv.reader()`读取CSV文件的内容，并创建一个列表来存储每一行的数据。然后，我们对每一行进行操作，将B列的数据乘以2，并将结果存储在C列中。最后，我们使用`csv.writer()`写入修改后的行。注意，在写入CSV文件时，我们使用`newline=''`参数来避免写入空行。

相关问题

请基于python将csv数据集中其中一列含有部分“万”单位的数据去掉万并乘以10000

好的，您可以按照以下步骤进行操作：

1. 导入所需模块

import csv

2. 读取CSV文件并获取需要修改的列数据

with open('example.csv', 'r') as file:
    reader = csv.DictReader(file)
    data = []
    for row in reader:
        if "万" in row['column_name']:
            row['column_name'] = float(row['column_name'].replace("万", "")) * 10000
        data.append(row)

请将代码中的 `example.csv` 替换为您自己的CSV文件名，并将 `column_name` 替换为您需要修改的列的名称。

3. 将修改后的数据写入CSV文件

with open('modified_data.csv', 'w', newline='') as file:
    writer = csv.DictWriter(file, fieldnames=reader.fieldnames)
    writer.writeheader()
    for row in data:
        writer.writerow(row)

请将代码中的 `modified_data.csv` 替换为您想要写入的CSV文件名。

完整代码如下：

import csv

with open('example.csv', 'r') as file:
    reader = csv.DictReader(file)
    data = []
    for row in reader:
        if "万" in row['column_name']:
            row['column_name'] = float(row['column_name'].replace("万", "")) * 10000
        data.append(row)

with open('modified_data.csv', 'w', newline='') as file:
    writer = csv.DictWriter(file, fieldnames=reader.fieldnames)
    writer.writeheader()
    for row in data:
        writer.writerow(row)

请注意替换文件名和列名以匹配您自己的CSV文件和需要修改的列名。

批量读取一个文件夹下的csv文件提取列，按照第一列数据变成（第二列＋第一列数据）乘以2，再分别形成新的csv文件

好的，可以使用Python的Pandas库来实现这个功能。以下是代码示例：

import os
import pandas as pd

# 获取指定文件夹下的所有csv文件
folder_path = "path/to/folder"
csv_files = [f for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.csv')]

# 循环读取每个csv文件并处理
for file in csv_files:
    # 读取csv文件为DataFrame
    df = pd.read_csv(os.path.join(folder_path, file))
    
    # 按照第一列数据变成（第二列＋第一列数据）乘以2
    df['result'] = (df.iloc[:, 1] + df.iloc[:, 0]) * 2
    
    # 分别形成新的csv文件
    new_file_name = file.split('.')[0] + '_new.csv'
    df.to_csv(os.path.join(folder_path, new_file_name), index=False)

这段代码会批量读取指定文件夹下的所有csv文件，并对每个文件进行处理，处理后的结果会保存成新的csv文件。其中，第一列数据保存在`df.iloc[:, 0]`中，第二列数据保存在`df.iloc[:, 1]`中。在处理完成后，我们将新的DataFrame保存成csv文件并命名为原文件名加上`_new.csv`的形式。