import csv import pandas as pd with open('学生信息表.csv', 'r') as f: reader = csv.reader(f) for row in reader: print([cell.replace(',', '') for cell in row]) new_data = ['17010002', '赵四', '女', '自动化1701'] df = pd.read_csv('学生信息表.csv') df.loc[df.shape[0]] = new_data df.to_csv('学生信息表.csv', index=False)

这段代码是用来读取一个名为"学生信息表.csv"的CSV文件，并将它的内容输出到控制台。接着，它将一个新的学生信息"['17010002', '赵四', '女', '自动化1701']"添加到CSV文件中，并将修改后的数据重新写入到名为"学生信息表.csv"的文件中。其中，csv和pandas是Python中用来读写CSV文件的常用库。

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import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import csv '''plt.rcParams['font.sans-serif']=['Microsoft YaHei'] plt.axes(aspect='equal')''' data = pd.read_csv("./no1-1000.csv",encoding = 'gbk') for i in range(1,10): n=i*100+i data.drop([n],inplace=True) data.reset_index(drop=True) with open('./no1-1000.csv','rt') as f: reader=csv.reader(f) header_row=next(reader) for index,column_header in enumerate(header_row): print(index,column_header)我通过以上代码获得了CSV文件的索引，请问如何根据索引统计某列数据出现的频次，来绘制饼图

可以使用 pandas 库中的 value_counts() 方法来统计某列数据出现的频次，然后使用 matplotlib 库中的 pie() 方法来绘制饼图。

以下是代码示例：

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import csv

# 读取 CSV 文件
data = pd.read_csv("./no1-1000.csv", encoding='gbk')

# 删除特定行
for i in range(1, 10):
    n = i * 100 + i
    data.drop([n], inplace=True)

# 重置索引
data.reset_index(drop=True)

# 统计某列数据出现的频次
freq = data['某列数据'].value_counts()

# 绘制饼图
plt.figure(figsize=(8, 8))  # 设置图形大小
plt.pie(freq.values, labels=freq.index, autopct='%1.1f%%')  # 绘制饼图
plt.title("某列数据出现频次饼图")  # 设置图形标题
plt.show()  # 显示图形

其中，`'某列数据'` 需要替换成你要统计频次的列的列名。

import csv import os import pandas as pd # 源文件夹路径 source_folder = "E:/lexin/output" # 新csv文件夹路径 output_folder = "E:/lexin/output2" # 获取源文件夹中的所有csv文件 csv_files = [f for f in os.listdir(source_folder) if f.endswith('.csv')] # 创建新的csv文件 output_files = [] with open(os.path.join(output_folder, "output.csv"), 'w') as output_file: output_files.append(csv.writer(output_file)) for i in range(1, len(csv_files)): output_file_path = os.path.join(output_folder, f"output{i}.csv") with open(output_file_path, 'w') as new_output_file: output_files.append(csv.writer(new_output_file)) # 遍历每个csv文件 for csv_file in csv_files: with open(os.path.join(source_folder, csv_file), 'r') as f: reader = csv.reader(f) # 遍历每行数据 for i, row in enumerate(reader): # 将第i行写入对应的新csv文件 with open(os.path.join(output_folder, f"output{i}.csv"), 'a', newline='') as out_file:#newline=''作用：避免出现空行。 writer = csv.writer(out_file) writer.writerow(row)运行这段代码，要想将输出的csv文件以文件中第5第6列第一行数据为文件名，怎么修改

可以按照如下方式修改代码，以第5列和第6列的数据为文件名：

import csv 
import os 
import pandas as pd 

# 源文件夹路径 
source_folder = "E:/lexin/output" 

# 新csv文件夹路径 
output_folder = "E:/lexin/output2" 

# 获取源文件夹中的所有csv文件 
csv_files = [f for f in os.listdir(source_folder) if f.endswith('.csv')] 

# 遍历每个csv文件 
for csv_file in csv_files: 
    with open(os.path.join(source_folder, csv_file), 'r') as f:
        reader = csv.reader(f)
        # 获取第5列和第6列的数据作为文件名
        file_name = f"{reader[0][4]}_{reader[0][5]}.csv"
        output_file_path = os.path.join(output_folder, file_name)
        
        # 将第一个csv文件的数据写入新的csv文件
        if csv_file == csv_files[0]:
            with open(output_file_path, 'w', newline='') as output_file:
                writer = csv.writer(output_file)
                for row in reader:
                    writer.writerow(row)
                    
        # 将其他csv文件的数据追加到对应的新csv文件中
        else:
            with open(output_file_path, 'a', newline='') as output_file:
                writer = csv.writer(output_file)
                for row in reader:
                    writer.writerow(row)

在上述代码中，我们首先遍历每个csv文件，然后获取第5列和第6列的数据作为新csv文件的文件名。接着，我们判断当前csv文件是否为第一个csv文件，是的话就创建一个新的csv文件，并将第一个csv文件的数据写入其中；否则，我们打开对应的新csv文件，并将当前csv文件的数据追加到其中。

注意，在使用 `csv.reader()` 函数时，我们需要先读取第一行数据，即 `reader[0]`，才能获取第5列和第6列的数据。同时，在打开新csv文件时，需要设置 `newline=''`，避免出现空行。