用python读取csv文件并将表格里的摄氏度转化为华氏度

可以使用Python内置的csv模块来读取CSV文件，并使用公式将摄氏度转化为华氏度。以下是一个示例代码：

import csv

with open('temperature.csv', newline='') as csvfile:
    reader = csv.reader(csvfile)
    for row in reader:
        celsius = float(row[0])
        fahrenheit = celsius * 1.8 + 32
        print(f'{celsius}℃ = {fahrenheit}℉')

其中，`temperature.csv` 是需要读取的CSV文件名，`newline=''` 参数用于忽略CSV文件中可能存在的换行符。在循环中，我们使用公式 `fahrenheit = celsius * 1.8 + 32` 将摄氏度转化为华氏度，并使用 `print()` 函数输出转化结果。

相关问题

在pandas中将某一列数据进行相关单位转换python实现

在`pandas`中，可以使用`apply`函数来对某一列数据进行相关单位转换。具体实现步骤如下：

1. 定义一个函数，用于将原单位转换为目标单位；
2. 使用`apply`函数将该函数应用到该列的每个元素上；
3. 将转换后的值赋值回该列。

以下是一个简单的示例代码，将温度从华氏度转换为摄氏度：

import pandas as pd

# 定义华氏度转换为摄氏度的函数
def fahrenheit_to_celsius(temp):
    return (temp - 32) * 5 / 9

# 读取数据
df = pd.read_csv('data.csv')

# 将温度列中的值从华氏度转换为摄氏度
df['temperature'] = df['temperature'].apply(fahrenheit_to_celsius)

# 输出转换后的数据
print(df)

在上述代码中，`fahrenheit_to_celsius`函数用于将华氏度转换为摄氏度，`apply`函数将该函数应用到`temperature`列的每个元素上，最终将转换后的值赋值回`temperature`列。

4.9、增加新列 （1）增加新的一列为“月份”。 （2）添加一列“温度类型”： 1、如果最高温度大于 33 度就是高温 2、低于-10 度是低温 3、否则是常温

您可以使用Pandas库来读取和修改表格。可以按照以下步骤实现您的需求：

1. 读取原始表格，可以使用`read_csv()`方法。
2. 添加月份列，可以使用`apply()`方法结合`lambda`表达式，或者使用`dt.month`方法提取日期时间的月份。
3. 添加温度类型列，可以使用`apply()`方法结合`lambda`表达式，根据最高温度的大小判断温度类型。
4. 将白天温度和夜晚温度从摄氏度转换为华氏度，可以使用`apply()`方法结合`lambda`表达式，根据摄氏度和华氏度的换算公式进行转换。
5. 将修改后的表格保存，可以使用`to_csv()`方法。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 读取原始表格
df = pd.read_csv('temperature.csv')

# 添加月份列
df['月份'] = pd.to_datetime(df['日期']).dt.month

# 添加温度类型列
df['温度类型'] = df.apply(lambda row: '高温' if row['最高温度'] > 33 else '低温' if row['最高温度'] < -10 else '常温', axis=1)

# 将摄氏度转换为华氏度并添加新列
df['白天华氏温度'] = df['白天温度'].apply(lambda x: x * 1.8 + 32)
df['夜晚华氏温度'] = df['夜晚温度'].apply(lambda x: x * 1.8 + 32)

# 将修改后的表格保存
df.to_csv('modified_temperature.csv', index=False)

注意，以上代码中的`temperature.csv`是原始表格的文件名，您需要将其替换为您的实际文件名。另外，`modified_temperature.csv`是保存修改后表格的文件名，也需要替换为您的实际文件名。