用python写代码，一个csv文件中有两列数据，第一列为姓名，第二列为年龄，第二列数据中有部分缺失，找出缺失年

龄的所有人名字，并将其输出到一个新的csv文件中。

你可以使用Python中的pandas库来实现这个任务。下面是一个示例代码片段：

import pandas as pd

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

# 找出缺失年龄的人
missing_age = df[df['年龄'].isna()]['姓名']

# 将结果保存到新的CSV文件中
missing_age.to_csv('output.csv', header=['姓名'], index=False)

这个代码片段首先使用pandas库中的`read_csv`函数读取输入的CSV文件。然后，它使用`isna()`函数找出所有年龄数据缺失的行，并从中提取出姓名信息。最后，它使用`to_csv`函数将结果保存到输出文件中。在`to_csv`函数中，我们指定了`header=['姓名']`参数来指定输出CSV文件的列名为“姓名”，并且指定`index=False`参数来禁止输出行索引。

相关问题

python 在一个csv文件中有两列数值，第一列为“predict”，第二列为“actual”，怎么求出这两列数值的均方根误差RMSE，并将结果保存在原文件当中

要计算一个CSV文件中"predict"列和"actual"列数值的均方根误差（Root Mean Square Error, RMSE），你可以使用Python中的`pandas`库来读取和处理数据，以及使用`numpy`库来进行数学运算。以下是计算RMSE并保存结果到原文件的步骤：

1. 首先，导入必要的库：

import pandas as pd
import numpy as np

2. 使用`pandas`读取CSV文件：

df = pd.read_csv('file.csv')

3. 假设CSV文件的列名确实是"predict"和"actual"，计算RMSE的公式是：

RMSE = sqrt(mean((predict - actual) ** 2))

在Python中，这可以表示为：

rmse = np.sqrt(np.mean((df['predict'] - df['actual']) ** 2))

4. 将计算出的RMSE添加到原DataFrame中作为一个新的列，例如命名为"RMSE"：

df['RMSE'] = rmse

5. 将修改后的DataFrame保存回CSV文件（如果需要覆盖原文件）：

df.to_csv('file.csv', index=False)

注意，`index=False`参数是为了防止将DataFrame的索引也写入CSV文件中。

这里需要注意的是，在实际应用中，通常会逐个计算每一对预测值和实际值之间的RMSE，而不是先计算平均值再求平方根。这里给出的是整体RMSE的计算方法。

python读取csv文件中的两列数据并输出这两列数据中数值最大的十个数据所对应的其他列的数据

好的，根据您的要求，可以使用`pandas`库来读取csv文件并进行数据处理。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 读取csv文件，假设第一列为'A'，第二列为'B'
df = pd.read_csv('data.csv')

# 取出'A'和'B'两列数据
data = df[['A', 'B']]

# 对'B'列进行倒序排序，并取出前十个数据
top10 = data.sort_values('B', ascending=False).head(10)

# 获取这十个数据在原数据中的索引
index_list = top10.index.tolist()

# 取出这十个数据在原数据中对应的其他列数据
result = df.loc[index_list]

# 输出结果
print(result)

需要注意的是，上述代码中的`data.csv`文件需要根据实际数据文件名修改，同时需要根据实际情况修改列名。另外，如果您的数据文件中包含中文，则需要在读取文件时指定文件编码格式，例如：

df = pd.read_csv('data.csv', encoding='gbk')

希望能够帮助到您！