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)

时间: 2023-09-19 21:09:16 浏览: 31
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使用pandas read_table读取csv文件的方法

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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-from-Text-or-CSV.zip_csv_reading

with open('file.csv', 'r') as f: reader = csv.reader(f) for row in reader: print(row) 这将打印出文件中每一行的内容。 3. pandas库的使用： pandas是Python中强大的数据分析库，它提供了更高级的...

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

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 ...

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

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....

好，我第一步的代码是这样写的：我首先导入了这些包：import csv import cv2 import pandas as pd import numpy as np import os from PIL import Image，然后写了如下这段代码：# 读取csv表格 csv_file = open('C:\\Users\\lw\\Desktop\\编程需要\\机器学习\\project\\airbus\\annotations.csv') csv_reader = csv.reader(csv_file, delimiter=',') # 存储所有的标记信息 annotations = {} # 遍历csv表格，读取每个图片中的标记信息 for row in csv_reader: if row[0] != 'id': image_id = row[1] if image_id not in annotations: annotations[image_id] = [] annotations[image_id].append([row[2], row[3]])

读取csv文件的方法是将文件路径传递给 csv_file = open() 函数，然后使用 csv.reader() 函数读取csv文件的内容。接下来，通过遍历csv表格中的每一行，将图片的ID和标记信息存储在一个名为 "annotations" 的字典...

import pymysql import csv import pandas as pd con=pymysql.connect(host='localhost',user='root',port=3306,password='123456',charset="utf8",database='xscj') cur=con.cursor() with open('student.csv',encoding="utf-8") as f: gay=[tuple(row)for row in csv.reader(f,delimiter='，')] print(gay) sql="insert into stu(sno,name,major,born,nian,money) values(?,?,?,?,?,?)" cur.executemany(sql,gay) cur.execute("show stu") con.commit() con.rollback() cur.close() con.close()

这段代码是用 Python 与 MySQL 数据库交互的代码，具体来说，它的功能是将一个名为 "student.csv" 的 CSV 文件中的数据插入到 MySQL 数据库中的 "stu" 表格中。其中，CSV 文件中的数据使用逗号作为分隔符，每行数据...

运行import csv import re import pandas as pd # 读取CSV文件 input_filename = 'D:\\linghulyx\\搜路研\\20230705给的数据\\2023 7.05\\6\\GPV327301ED0YR9AP_组面检测结果.csv' # 替换为你的输入文件名 output_filename = 'D:\\linghulyx\\搜路研\\20230705给的数据\\2023 7.05\\6\\GPV327301ED0YR9AP_组面检测结果.csv' # 替换为你的输出文件名 data = [] with open(input_filename, 'r') as file: reader = csv.reader(file) header = next(reader) # 读取并保存头部信息 data.append(header) # 将头部信息加入数据列表 second_row = next(reader) # 读取并保存第二行数据 data.append(second_row) # 将第二行数据加入数据列表 for row in reader: match = re.search(r'\d+', row[0]) # 使用正则表达式提取第一列中的数字部分 data.append(row) # 将第一列（从第三行开始）转换为整数并排序 data[2:] = sorted(data[2:], key=lambda x: int(x[0])) # 保存原始CSV文件的前两行和排序后的数据到新的CSV文件 with open(output_filename, 'w', newline='') as file: writer = csv.writer(file) for row in data: writer.writerow(row) print("数据已成功排序并保存到文件:", output_filename)

你的代码看起来没有问题，它打开了一个 CSV 文件，读取了文件中的数据，并对第一列的数字部分进行了排序。然后，将排序后的数据保存回原始的 CSV 文件中。 请确保将 input_filename 和 output_filename 替换为...

import time import csv import pandas as pd from selenium import webdriver from selenium.webdriver import Chrome,ChromeOptions from selenium.webdriver.common.by import By # driver_path = r'C:\Program Files\Google\Chrome\Application\chrome.exe' driver = webdriver.Chrome() driver.get('https://www.jd.com/') def drop_down(): for x in range(1,9,2): time.sleep(1) j = x /9 js = 'document.documentElement.scrollTop = document.documentElement.scrollHeight * %f' % j driver.execute_script(js) driver.find_element(By.CSS_SELECTOR,'#key').send_keys('燕麦') driver.find_element(By.CSS_SELECTOR,'.button').click() f = open(f'B:\京东商品数据.csv', mode='a', encoding='gbk', newline='') csv_writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=[ '商品标题', '商品价格', '店铺名字', '标签', '商品详情页', ]) csv_writer.writeheader() 商品信息 = [] def get_shop(): time.sleep(10) # driver.implicitly_wait(10) drop_down() lis = driver.find_elements(By.CSS_SELECTOR,'#J_goodsList ul li') for li in lis: title = li.find_element(By.CSS_SELECTOR,'.p-name em').text.replace('\n', '') price = li.find_element(By.CSS_SELECTOR,'.p-price strong i').text shop_name = li.find_element(By.CSS_SELECTOR,'.J_im_icon a').text href = li.find_element(By.CSS_SELECTOR,'.p-img a').get_attribute('href') icons = li.find_elements(By.CSS_SELECTOR,'.p-icons i') icon = ','.join([i.text for i in icons]) dit = { '商品标题':title, '商品价格':price, '店铺名字':shop_name, '标签':icon, '商品详情页':href, } csv_writer.writerow(dit) # print(title,price,href,icon,sep=' | ') for page in range(1,3): time.sleep(1) drop_down() get_shop() driver.find_element(By.CSS_SELECTOR,'.pn-next').click() driver.quit() # data = csv.reader(open('B:\京东商品数据.csv'),delimiter=',') # sortedl = sorted(data,key=lambda x:(x[0],x[1]),reverse=True) # print('最贵的商品信息') # print(sortedl) # with open('B:\京东商品数据.csv','r',encoding='gbk') as f: # f_csv = csv.reader(f) # max_price = 0 # next(f_csv) # for row in f_csv: # if row[1].isdigit() and int(row[1]) > max_price: # max_price = int(row[1]) # print(max_price) with open('B:\京东商品数据.csv', 'r') as file: reader = csv.reader(file) header =next(reader) next(reader) max_price = float('-inf') for row in reader: num = float(row[1]) if num > max_price: max_price = num item = row[0] name_0= row[2] print(item,max_price,name_0)程序中出现ValueError: could not convert string to float: '商品价格'解决方法

with open('B:\京东商品数据.csv', 'r') as file: reader = csv.reader(file) header = next(reader) # 跳过标题行 max_price = float('-inf') for row in reader: num = float(row[1]) if num > max_price: ...

# python绘制折线图教程 import matplotlib.pyplot as plt # 引入csv模块 import csv path = r"C:\Users\dandan\PycharmProjects\test\csv_data.csv" # with open(path) as data: # reader = csv.reader(data) # rows = [row for row in reader] # # print(rows[0]) # 行读取 第一行（或者标题行） with open(path) as data2: reader2 = csv.reader(data2) column = [row[0] for row in reader2] print(column) # 读取第一列数据 with open(path) as data: reader = csv.reader(data) rows = [row[1] for row in reader] print(rows) # 读取第二列数据 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 用中文标题 # x轴贺y轴放入数据 x_data = [column] y_data = [rows] # 制图 plt.plot(x_data, y_data, 'ro-', alpha=0.8, linewidth=1, label="图例内容") plt.legend(loc='upper left') plt.xlabel('日期') plt.xlabel('时长') plt.show() plt.savefig('折线图.jpg') 以上代码优化一下

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 读取csv文件 df = pd.read_csv(r"C:\Users\dandan\PycharmProjects\test\csv_data.csv") # 获取日期和时长列的数据 dates = df['日期'].values.astype(str...

#加载模块 import csv import os import re import jieba import pandas as pd #设置读取情感词典的函数 def read_dict(file): my_dict=open(file).read() wordlist=re.findall(r'[\u4e00-\u9fa5]+',my_dict) return wordlist positive=read_dict('C:/Users/xiaomei/Desktop/reports/positive.txt') negative=read_dict('C:/Users/xiaomei/Desktop/reports/negative.txt') #读取csv文件,并进行处理 results={} with open('C:/Users/xiaomei/Desktop/report.csv', 'r', encoding='utf-8') as f: reader=csv.reader(f) for row in reader: text=row[2] text=re.sub(r'[^\u4e00-\u9fa5]+',' ',text) words=jieba.cut(text) #自定义情感分析函数 def senti_count(text): wordlist1=jieba.lcut(text) wordlist1=[w for w in wordlist1 if len(w)>1] positive_count=0 for positive_word in positive: positive_count=positive_count+wordlist1.count(positive_word) negative_count=0 for negative_word in negative: negative_count=negative_count+wordlist1.count(negative_word) return {'word_num':len(wordlist1),'positive_num':positive_count,'negative_num':negative_count} #生成保存路径 csvf=open('C:/Users/xiaomei/Desktop/情感分析.csv','w',encoding = 'gbk',newline = '') writer=csv.writer(csvf) writer.writerow(('公司名称','年份','总词汇数','正面情感词汇数','负面情感词汇数')) senti_score=senti_count(text) word_num = senti_score['word_num'] positive_num = senti_score['positive_num'] negative_num = senti_score['negative_num'] writer.writerow((company,year,word_num,positive_num,negative_num)) csvf.close()

这段代码是一个简单的情感分析脚本，读取指定路径下的CSV文件，提取每行的文本内容，进行中文分词，再统计文本中正面和负面情感词汇的数量，并将结果保存到新的CSV文件中。 其中，使用了jieba库进行中文分词，使用...

# coding=utf-8 #加载化学库 from rdkit import Chem from rdkit.Chem import Draw from rdkit.Chem import AllChem import pandas as pd import os import csv # 读取 CSV 文件 data = pd.read_csv('dataSetB.csv') # 提取 rxn_smiles 列 # 获取每一列的数据 smiles_mapping_namerxn = data['rxnSmiles_Mapping_NameRxn'] smiles_mapping_indigotk = data['rxnSmiles_Mapping_IndigoTK'] smiles_indigoautomapperknime = data['rxnSmiles_IndigoAutoMapperKNIME'] # 创建目录 os.makedirs('D:/1/', exist_ok=True) os.makedirs('D:/2/', exist_ok=True) os.makedirs('D:/3/', exist_ok=True) # 遍历每个 rxn_smiles 字符串并打印 #for i, smi in enumerate(smiles_mapping_namerxn): # print(smi) # rxn = chem.allchem.reactionfromsmarts(smi) # if rxn is not none: # # 绘制反应结构 # img = draw.reactiontoimage(rxn) # img.show() # img.save(f'd:/1/reaction_{i}.png') # else: # #当无法解析rxn_smiles时，使用print语句打印出相应的消息，并将无法解析的smi值作为附加信息一起打印。 # print("failed to parse rxn_smiles.", smi) #for i, smi in enumerate(smiles_mapping_indigotk): # print(smi) # rxn = Chem.AllChem.ReactionFromSmarts(smi) # if rxn is not None: # 绘制反应结构 # img = Draw.ReactionToImage(rxn) # img.save(f'D:/2/reaction_{i}.png') # else: # 当无法解析rxn_smiles时，使用print语句打印出相应的消息，并将无法解析的smi值作为附加信息一起打印。 # print("Failed to parse rxn_smiles.", smi) def new_func(smi): rxn = Chem.AllChem.ReactionFromSmarts(smi) return rxn #for i, smi in enumerate(smiles_indigoautomapperknime): # print(smi) # rxn = new_func(smi) # if rxn is not None: with open('your_file.csv', 'r') as file: reader = csv.reader(file) rows = list(reader) for row in rows[42154:]: # 绘制反应结构 img = Draw.ReactionToImage(rxn) img.save(f'D:/3/reaction_{i}.png') lines=lines+1 else: #当无法解析rxn_smiles时，使用print语句打印出相应的消息，并将无法解析的smi值作为附加信息一起打印。 print("Failed to parse rxn_smiles.", smi)什么地方错了。、

with open('your_file.csv', 'r') as file: reader = csv.reader(file) rows = list(reader) for i, row in enumerate(rows[42154:]): smi = row[0] # 假设 SMILES 数据在第一列 print(smi) rxn = new_func...

帮我优化这段代码：def readCSVFile(demand_file,depot_file,model): with open(demand_file,'r') as f: demand_reader=csv.DictReader(f) for row in demand_reader: demand = Demand() demand.id = int(row['id']) demand.x_coord = float(row['x_coord']) demand.y_coord = float(row['y_coord']) demand.demand = float(row['demand']) demand.start_time=float(row['start_time']) demand.end_time=float(row['end_time']) demand.service_time=float(row['service_time']) model.demand_dict[demand.id] = demand model.demand_id_list.append(demand.id) model.number_of_demands=len(model.demand_id_list) with open(depot_file, 'r') as f: depot_reader = csv.DictReader(f) for row in depot_reader: vehicle = Vehicle() vehicle.depot_id = row['depot_id'] vehicle.x_coord = float(row['x_coord']) vehicle.y_coord = float(row['y_coord']) vehicle.type = row['vehicle_type'] vehicle.capacity=float(row['vehicle_capacity']) vehicle.free_speed=float(row['vehicle_speed']) vehicle.numbers=float(row['number_of_vehicle']) vehicle.fixed_cost=float(row['fixed_cost']) vehicle.variable_cost=float(row['variable_cost']) vehicle.start_time=float(row['start_time']) vehicle.end_time=float(row['end_time']) model.vehicle_dict[vehicle.type] = vehicle model.vehicle_type_list.append(vehicle.type)

import pandas as pd def readCSVFile(demand_file, depot_file, model): # 读取需求数据 demand_df = pd.read_csv(demand_file) demand_df = demand_df.apply(lambda row: Demand( id=int(row['id']), x_...

请改进这段代码，import matplotlib.pyplot as plt import csv import os os.environ['MPLCONFIGDIR'] = '/tmp/' with open('AppleData.csv', 'r') as f: reader = csv.DictReader(f) data = [row for row in reader] # 从 data 列表中提取各个列的数据 dates = [row['Date'] for row in data] close_prices = [float(row['Close']) for row in data] volumes = [float(row['Volume']) for row in data] open_prices = [float(row['Open']) for row in data] high_prices = [float(row['High']) for row in data] low_prices = [float(row['Low']) for row in data] # 创建一个包含两个子图的图像 fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(2, 1, figsize=(16, 8), sharex=True) # 绘制第一个子图：股价走势图 ax1.plot(dates, close_prices, label='Close') ax1.plot(dates, open_prices, label='Open') ax1.plot(dates, high_prices, label='High') ax1.plot(dates, low_prices, label='Low') ax1.legend() ax1.set(title='AAPL Stock Prices', ylabel='Price ($)') # 绘制第二个子图：成交量图 ax2.bar(dates, volumes) ax2.set(xlabel='Date', ylabel='Volume') # 显示图像 plt.show()

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 读取数据 df = pd.read_csv('AppleData.csv') # 将 Date 列转换为日期格式 df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date']) # 设置 Date 列为索引 df.set_index...

帮我优化这段代码：def readCSVFile（demand_file，depot_file，model）： with open（demand_file，'r'） as f： demand_reader=csv.demand_reader 中行的 DictReader（f）：需求 = 需求（） demand.id = int（row['id']） demand.x_coord = float（row['x_coord']） demand.y_coord = float（row['y_coord']） demand.demand = float（row['demand']） demand.start_time=float（row['start_time']） demand.end_time=float（row['end_time']） demand.service_time=float（row['service_time']） model.demand_dict[demand.id] = 需求 model.demand_id_list.append（demand.id） model.number_of_demands=len（model.demand_id_list） with open（depot_file， 'r'） 作为 f： depot_reader = csv。depot_reader 中行的字典阅读器（f）：车辆 = 车辆（） vehicle.depot_id = 行['depot_id'] vehicle.x_coord = float（row['x_coord']） vehicle.y_coord = float（row['y_coord']） vehicle.type = row['vehicle_type'] vehicle.capacity=float（row['vehicle_capacity']） vehicle.free_speed=float（row['vehicle_speed']） vehicle.numbers=float（row['number_of_vehicle']） vehicle.fixed_cost=float（row['fixed_cost']） vehicle.variable_cost=float（row['variable_cost']） vehicle.start_time=float（row['start_time']） vehicle.end_time=float（row['end_time']） model.vehicle_dict[vehicle.type] = Vehicle model.vehicle_type_list.append（vehicle.type）

import pandas as pd def readCSVFile(demand_file, depot_file, model): demand_df = pd.read_csv(demand_file) demand_df['id'] = demand_df['id'].astype(int) demand_df['x_coord'] = demand_df['x_coord']....

你可以使用Python的csv和json模块来将CSV文件转换为JSON格式。 首先，你需要导入csv和json模块，以及打开CSV文件。然后，你可以使用csv.reader函数将CSV文件读取为列表。接下来，你可以将CSV数据转换为字典对象，并使用json.dump函数将其保存为JSON格式的文件。 以下是一个示例代码： python import csv import json csvfile = open('data.csv', 'r') jsonfile = open('data.json', 'w') fieldnames = ("name", "age", "city") reader = csv.DictReader(csvfile, fieldnames) out = json.dumps([row for row in reader]) jsonfile.write(out) 在这个例子中，我们将CSV文件中的数据转换为字典对象，并使用json.dumps函数将其转换为JSON格式的字符串。然后，我们将JSON格式的字符串写入到文件中。

with open('data.json', 'w') as f: f.write(json_str) 在这个例子中，我们使用pandas库来读取CSV文件并将其转换为DataFrame对象。然后，我们使用to_json函数将DataFrame对象转换为JSON格式的字符串，并将其...
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要通过H.323协议实现音视频流的高效传输并确保通信稳定，首先需要深入了解H.323协议的系统结构及其组成部分。H.323协议包括音视频编码标准、信令控制协议H.225和会话控制协议H.245，以及数据传输协议RTP等。其中，H.245协议负责控制通道的建立和管理，而RTP用于音视频数据的传输。 参考资源链接：[H.323协议详解：从系统结构到通信流程](https://wenku.csdn.net/doc/2jtq7zt3i3?spm=1055.2569.3001.10343) 在构建视频会议系统时，需要合理配置网守（Gatekeeper）来提供地址解析和准入控制，保证通信安全和地址管理
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Go语言控制台输入输出操作教程

资源摘要信息:"在Go语言（又称Golang）中，控制台的输入输出是进行基础交互的重要组成部分。Go语言提供了一组丰富的库函数，特别是`fmt`包，来处理控制台的输入输出操作。`fmt`包中的函数能够实现格式化的输入和输出，使得程序员可以轻松地在控制台显示文本信息或者读取用户的输入。" 1. fmt包的使用 Go语言标准库中的`fmt`包提供了许多打印和解析数据的函数。这些函数可以让我们在控制台上输出信息，或者从控制台读取用户的输入。 - 输出信息到控制台 - Print、Println和Printf是基本的输出函数。Print和Println函数可以输出任意类型的数据，而Printf可以进行格式化输出。 - Sprintf函数可以将格式化的字符串保存到变量中，而不是直接输出。 - Fprint系列函数可以将输出写入到`io.Writer`接口类型的变量中，例如文件。 - 从控制台读取信息 - Scan、Scanln和Scanf函数可以读取用户输入的数据。 - Sscan、Sscanln和Sscanf函数则可以从字符串中读取数据。 - Fscan系列函数与上面相对应，但它们是将输入读取到实现了`io.Reader`接口的变量中。 2. 输入输出的格式化 Go语言的格式化输入输出功能非常强大，它提供了类似于C语言的`printf`和`scanf`的格式化字符串。 - Print函数使用格式化占位符 - `%v`表示使用默认格式输出值。 - `%+v`会包含结构体的字段名。 - `%#v`会输出Go语法表示的值。 - `%T`会输出值的数据类型。 - `%t`用于布尔类型。 - `%d`用于十进制整数。 - `%b`用于二进制整数。 - `%c`用于字符（rune）。 - `%x`用于十六进制整数。 - `%f`用于浮点数。 - `%s`用于字符串。 - `%q`用于带双引号的字符串。 - `%%`用于百分号本身。 3. 示例代码分析 在文件main.go中，可能会包含如下代码段，用于演示如何在Go语言中使用fmt包进行基本的输入输出操作。 ```go package main import "fmt" func main() { var name string fmt.Print("请输入您的名字: ") fmt.Scanln(&name) // 读取一行输入并存储到name变量中 fmt.Printf("你好, %s!\n", name) // 使用格式化字符串输出信息 } ``` 以上代码首先通过`fmt.Print`函数提示用户输入名字，并等待用户从控制台输入信息。然后`fmt.Scanln`函数读取用户输入的一行信息（包括空格），并将其存储在变量`name`中。最后，`fmt.Printf`函数使用格式化字符串输出用户的名字。 4. 代码注释和文档编写 在README.txt文件中，开发者可能会提供关于如何使用main.go代码的说明，这可能包括代码的功能描述、运行方法、依赖关系以及如何处理常见的输入输出场景。这有助于其他开发者理解代码的用途和操作方式。 总之，Go语言为控制台输入输出提供了强大的标准库支持，使得开发者能够方便地处理各种输入输出需求。通过灵活运用fmt包中的各种函数，可以轻松实现程序与用户的交互功能。