上述代码中CSV文件中的数据类型为string 该如何修改

如果CSV文件中的数据类型为字符串（string），你可以在读取CSV文件时设置`dtype`参数为`str`，以确保读取的数据被解析为字符串。以下是修改后的代码示例：

import csv
import pandas as pd

# 读取CSV文件，并设置数据类型为字符串
df = pd.read_csv('data.csv', dtype=str)

# 删除前8行
df = df.iloc[8:]

# 将第一列和第二列的值转换为数值类型，并筛选出小于0的行
df['Column1'] = pd.to_numeric(df['Column1'], errors='coerce')
df['Column2'] = pd.to_numeric(df['Column2'], errors='coerce')
df = df[(df['Column1'] < 0) & (df['Column2'] < 0)]

# 创建首行数据
header = ['X', 'Y', 'Value']

# 将首行数据插入到DataFrame的最前面
df = pd.DataFrame([header] + df.values.tolist())

# 保存修改后的数据到新的CSV文件
df.to_csv('new_data.csv', index=False, header=False)

在这个示例中，我们在使用`pd.read_csv()`读取CSV文件时，通过设置`dtype=str`将数据类型设为字符串。然后，我们使用`pd.to_numeric()`函数将第一列和第二列的值转换为数值类型（numeric），并通过`errors='coerce'`参数处理无法转换的值。接下来，我们继续使用逻辑条件筛选出小于0的行。

最后，我们创建了一个包含X、Y、Value的首行数据，并将其插入到DataFrame的最前面。最终，我们将修改后的数据保存到新的CSV文件`new_data.csv`中。

请注意，上述代码假设CSV文件的第一列和第二列分别被命名为`Column1`和`Column2`。你可能需要根据实际情况修改列名。