python输出csv文件中完整年份的后两位

我们可以使用Python内置的csv模块来读取和写入csv文件，然后使用字符串切片操作来获取年份的后两位。下面是一个示例代码：

import csv

# 读取csv文件
with open('data.csv', 'r') as file:
    reader = csv.reader(file)
    # 遍历每一行数据
    for row in reader:
        # 获取年份列的值
        year = row[2]
        # 获取年份的后两位
        year_last_two = year[-2:]
        # 输出结果
        print(year_last_two)

在上面的代码中，我们首先打开csv文件，然后使用csv.reader对象遍历每一行数据。在每一行数据中，我们使用索引2来获取年份列的值，然后使用字符串切片操作获取年份的后两位。最后，我们输出年份的后两位。

相关问题

从一个csv文件中获取，提取并读取数据，绘制气温图表，并在图表中添加日期，已知csv文件中日期格式为四位数的年-月-日，要求输出的图表中，年份为最后两位数

好的，你需要安装 pandas 和 matplotlib 库。可以在命令行使用 pip install pandas matplotlib 命令进行安装。

然后，你可以使用 pandas 库中的 read_csv() 方法读取 csv 文件，使用 matplotlib 库中的 plot() 方法进行绘图，使用 set_xticklabels() 方法添加日期。

以下是示例代码：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

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

# 提取日期和气温数据
dates = data['日期']
temperatures = data['气温']

# 将日期格式转换为年-月-日的字符串格式，并提取年份的后两位数
dates = pd.to_datetime(dates).dt.strftime('%y-%m-%d').str.split('-', expand=True)[0]

# 绘制气温图表
plt.plot(temperatures)

# 添加日期
plt.xticks(range(len(dates)), dates)
plt.xlabel('Date (YY-MM-DD)')
plt.ylabel('Temperature (℃)')
plt.title('Temperature Chart')

# 显示图表
plt.show()

其中，'data.csv' 是你要读取的 csv 文件名。你需要将代码中的文件名替换为你实际使用的文件名。

运行代码后，会输出一个气温图表，并在图表中添加日期。

从一个csv文件中获取，提取并读取数据，绘制气温图表，并在图表中添加日期，已知csv文件中日期格式为四位数的年-月-日，要求输出的图表中，年份为最后两位数，间隔四天显示温度

好的，这里给出一个实现方式，使用Python中的pandas和matplotlib库：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取csv文件，设置日期列为索引
df = pd.read_csv('file.csv', index_col='date', parse_dates=True)

# 绘制气温图表
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(df.index, df['temperature'])

# 设置x轴日期格式为年-月-日，年份显示为最后两位数
date_format = plt.matplotlib.dates.DateFormatter('%y-%m-%d')
ax.xaxis.set_major_formatter(date_format)

# 设置x轴刻度间隔为四天
ax.xaxis.set_major_locator(plt.matplotlib.dates.DayLocator(interval=4))

# 显示图表
plt.show()

其中，`file.csv`是存储气温数据的csv文件，包含`date`和`temperature`两列数据。`parse_dates=True`表示将日期列解析为日期类型，方便后续处理。`DateFormatter`和`DayLocator`用于设置x轴日期格式和刻度间隔。最后调用`plt.show()`显示图表即可。