python csv 保存两位小数
时间: 2023-06-18 16:05:47 浏览: 188
你可以使用 Python 的内置模块 `csv` 和 `round` 函数来保存两位小数。具体步骤如下:
1. 导入 csv 模块
```python
import csv
```
2. 打开 csv 文件并创建 writer 对象
```python
with open('output.csv', 'w', newline='') as csvfile:
writer = csv.writer(csvfile)
```
3. 写入数据,使用 `round` 函数保留两位小数
```python
data = [1.23456789, 2.34567891, 3.45678912]
writer.writerow([round(d, 2) for d in data])
```
完整代码如下:
```python
import csv
data = [1.23456789, 2.34567891, 3.45678912]
with open('output.csv', 'w', newline='') as csvfile:
writer = csv.writer(csvfile)
writer.writerow([round(d, 2) for d in data])
```
这样可以将 `data` 中的数据写入到 `output.csv` 文件中,并保留两位小数。
相关问题
python中求csv平均值并且保留两位小数
可以使用Python内置的csv模块和numpy模块来实现。
这里提供两种方法:
方法一:使用csv模块读取csv文件并使用numpy计算平均值:
```python
import csv
import numpy as np
# 读取csv文件
with open('data.csv', 'r') as f:
reader = csv.reader(f)
data = [row for row in reader]
# 转换为numpy数组并计算平均值
data = np.array(data[1:], dtype=np.float32)
mean = np.mean(data, axis=0)
# 输出平均值并保留两位小数
print('平均值为:', ['%.2f' % m for m in mean])
```
方法二:使用pandas读取csv文件并计算平均值:
```python
import pandas as pd
# 读取csv文件并计算平均值
data = pd.read_csv('data.csv')
mean = data.mean()
# 输出平均值并保留两位小数
print('平均值为:', ['%.2f' % m for m in mean])
```
两种方法的输出结果都会保留两位小数的平均值。其中,第一种方法需要手动将读取的字符串数据转换为float数据,而第二种方法会自动进行类型转换。
python保留csv一列的数据的两位小数
假设你有一个csv文件,其中有一列数据需要保留两位小数,可以使用Python的csv模块和round()函数来实现。
以下是一个示例代码:
```python
import csv
with open('input.csv', 'r') as infile, open('output.csv', 'w', newline='') as outfile:
reader = csv.reader(infile)
writer = csv.writer(outfile)
header = next(reader) # 读取头部
writer.writerow(header) # 写入头部
for row in reader:
value = float(row[1])
rounded_value = round(value, 2) # 保留两位小数
row[1] = str(rounded_value) # 更新该列的值
writer.writerow(row) # 写入更新后的行
```
在这个示例代码中,我们打开了一个输入文件`input.csv`,并创建了一个输出文件`output.csv`。我们使用`csv.reader()`函数读取输入文件的内容,使用`csv.writer()`函数创建一个可以写入csv文件的对象。
我们首先读取头部并写入输出文件,然后遍历每一行数据。对于每一行数据,我们将第二列的值(假设需要保留两位小数的列是第二列)转换为浮点数,并使用`round()`函数将其保留两位小数。然后,我们将更新后的值转换为字符串,并将其替换原始行中的值。最后,我们使用`writer.writerow()`函数将更新后的行写入输出文件中。
这个示例代码可以轻松地处理大型的CSV文件,并将其转换为需要的格式。