python删除csv中列数据并保持csv文件格式不变
时间: 2024-01-12 22:02:55 浏览: 23
可以使用Python内置的csv模块来读取和写入csv文件,然后删除列数据,并在写回到原始文件时保持格式不变。下面是一个示例代码:
```python
import csv
# 打开csv文件
with open('data.csv', 'r') as file:
reader = csv.reader(file)
data = list(reader)
# 删除第二列
for row in data:
del row[1]
# 将数据写回原始文件
with open('data.csv', 'w', newline='') as file:
writer = csv.writer(file)
writer.writerows(data)
```
这个代码会打开名为"data.csv"的文件,读取所有行并将它们存储在一个列表中。然后,代码会删除第二列数据,并将整个列表写回到原始文件。请注意,`newline=''`参数是必需的,以确保在写入csv文件时,行之间不会出现空行。
相关问题
python 只筛选csv文件某一列数据在某个范围中的值其他列不变
可以使用 pandas 库来实现这个功能。首先,读取 csv 文件并将其转换为 pandas 的 DataFrame 对象:
```python
import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv')
```
假设要筛选第二列数据在 10 到 20 之间的行,可以使用以下代码:
```python
filtered_df = df[(df.iloc[:, 1] >= 10) & (df.iloc[:, 1] <= 20)]
```
这里使用了 iloc 方法来选取第二列数据,并使用逻辑运算符 & 来组合两个条件。最后,可以将筛选后的结果保存到新的 csv 文件中:
```python
filtered_df.to_csv('filtered_data.csv', index=False)
```
这里的 index=False 表示不保存行索引。完整代码如下:
```python
import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv')
filtered_df = df[(df.iloc[:, 1] >= 10) & (df.iloc[:, 1] <= 20)]
filtered_df.to_csv('filtered_data.csv', index=False)
```
注意,这里的代码只筛选了某一列数据,其他列不变。如果需要对其他列进行操作,可以在筛选后的 DataFrame 上进行操作。
python写入csv 的中括号如何才能不变小括号
在使用 Python 写入 CSV 文件时,如果你想要将数据写入成列表格式,而不是元组格式,可以使用 `csv.writer` 的 `quoting` 参数来控制是否需要加上引号。默认情况下,如果数据中包含逗号,那么会使用引号将其括起来。
如果你想要将列表写入 CSV 文件,并且不使用引号,可以指定 `quoting=csv.QUOTE_NONE`。例如:
```python
import csv
data = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
with open('data.csv', 'w', newline='') as csvfile:
writer = csv.writer(csvfile, quoting=csv.QUOTE_NONE)
for row in data:
writer.writerow(row)
```
这样写入的 CSV 文件中,列表会保持中括号的格式,而不会被转换为小括号。