python,遍历a.csv中的第10列,如果找到字符串’malloc‘,就跳出循环,并将找到的字符串’malloc‘在csv中更改为abc,不适用pandas
时间: 2023-05-21 09:01:54 浏览: 145
可以使用csv模块来遍历a.csv文件中的每一行,然后使用split函数来获取每一行的第10列数据,判断是否包含字符串"malloc",如果包含,则将该行数据中的"malloc"替换为"abc",并将修改后的数据写回到a.csv文件中。
以下是示例代码:
```python
import csv
with open('a.csv', 'r', newline='') as csvfile:
reader = csv.reader(csvfile)
rows = []
for row in reader:
if 'malloc' in row[9]:
row[9] = row[9].replace('malloc', 'abc')
rows.append(row)
break
rows.append(row)
with open('a.csv', 'w', newline='') as csvfile:
writer = csv.writer(csvfile)
writer.writerows(rows)
```
注意:这里假设a.csv文件中的每一行都有至少10列数据,如果不是这样的话,需要根据实际情况修改代码。
相关问题
python,遍历a.csv中的第10列,如果找到字符串’malloc‘,就跳出循环,并将找到的字符串’malloc‘在csv中更改为abc
可以使用Python的csv模块和pandas库来实现这个任务。以下是一个示例代码:
```python
import csv
import pandas as pd
# 读取csv文件
df = pd.read_csv('a.csv')
# 遍历第10列
for i in df.iloc[:, 9]:
# 如果找到'malloc'字符串
if 'malloc' in str(i):
# 将找到的字符串替换为'abc'
df.iloc[df.index[df.iloc[:, 9] == i].tolist()[0], 9] = 'abc'
# 跳出循环
break
# 将修改后的数据写入csv文件
df.to_csv('a.csv', index=False, quoting=csv.QUOTE_NONNUMERIC)
```
这段代码会读取名为'a.csv'的文件,遍历第10列,如果找到字符串'malloc',就将其替换为'abc',然后跳出循环。最后,将修改后的数据写回到'a.csv'文件中。
python,规定字符串malloc与字符串free相匹配,在a.csv的第10列中遍历所有与字符串malloc相匹配的字符串free,如果字符串malloc所在行的后两列与字符串free所在行的后两列的字符串相同,输出yes,反之输出No
可以使用Python的csv模块来读取a.csv文件,并使用正则表达式匹配字符串malloc和字符串free。然后,可以使用循环遍历所有匹配的字符串malloc和字符串free,并比较它们所在行的后两列的字符串是否相同。如果相同,输出yes,否则输出No。
以下是示例代码:
```python
import csv
import re
# 正则表达式匹配字符串malloc和字符串free
malloc_pattern = re.compile(r'\bmalloc\b')
free_pattern = re.compile(r'\bfree\b')
# 打开a.csv文件
with open('a.csv', newline='') as csvfile:
reader = csv.reader(csvfile)
for row in reader:
# 在第10列中查找匹配的字符串malloc和字符串free
for i, cell in enumerate(row):
if malloc_pattern.search(cell):
malloc_row = row
malloc_col = i
elif free_pattern.search(cell):
free_row = row
free_col = i
# 如果找到了匹配的字符串malloc和字符串free
if 'malloc_row' in locals() and 'free_row' in locals():
# 比较它们所在行的后两列的字符串是否相同
if malloc_row[-2:] == free_row[-2:]:
print('yes')
else:
print('No')
# 清除匹配的字符串malloc和字符串free
del malloc_row
del free_row
```
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