python读取csv文件,并将数据转为浮点数
时间: 2023-10-08 13:08:43 浏览: 98
可以使用Python内置的csv模块来读取csv文件,然后使用float()函数将数据转换为浮点数。下面是一个示例代码:
```python
import csv
# 打开csv文件
with open('data.csv', 'r') as file:
# 读取csv文件
reader = csv.reader(file)
# 遍历每一行数据并转换为浮点数
for row in reader:
float_row = [float(i) for i in row]
print(float_row)
```
在这个示例代码中,我们使用了Python内置的open()函数来打开一个csv文件,并使用csv.reader()函数创建一个csv读取器对象。然后,我们使用for循环遍历每一行数据,并使用列表推导式将每一行数据转换为浮点数。最后,我们使用print()函数输出转换后的数据。
相关问题
写一段python 读取csv文件,并将读取到的数据转为浮点数
好的,以下是代码示例:
```python
import csv
with open('filename.csv', 'r') as file:
reader = csv.reader(file)
data = []
for row in reader:
row_float = [float(x) for x in row]
data.append(row_float)
```
这段代码首先打开名为 `filename.csv` 的文件,然后将其读取为 CSV 格式的数据。对于每一行数据,使用列表生成式将其转换为浮点数,并将转换后的数据添加到 `data` 列表中。最终,`data` 列表中存储的就是读取到的所有数据的浮点数表示。
python读取csv文件后csv文件被破坏
根据提供的引用内容,有两种可能导致读取csv文件后文件被破坏的情况。
1. 长数字被截断:根据引用[1]中的示例代码,如果csv文件中包含长数字,可能会导致读取时数字被截断。为了解决这个问题,可以使用csv模块的csv.reader()函数的quoting参数来指定引号的处理方式,将quoting参数设置为csv.QUOTE_NONNUMERIC,这样可以确保长数字不会被截断。
2. 数字变成科学计数法:根据引用中的示例代码,如果csv文件中的数字较大,可能会导致读取时数字被转换为科学计数法。为了避免这个问题,可以使用csv模块的csv.reader()函数的float_precision参数来指定浮点数的精度,将float_precision参数设置为'round_trip',这样可以确保读取时数字不会被转换为科学计数法。
以下是一个示例代码,演示了如何使用csv模块读取csv文件并避免上述问题:
```python
import csv
csvFile = open('5000 Sales Records.csv', 'r')
reader = csv.reader(csvFile, quoting=csv.QUOTE_NONNUMERIC, float_precision='round_trip')
for row in reader:
print(row)
csvFile.close()
```
这段代码使用了csv模块的csv.reader()函数,并指定了quoting参数为csv.QUOTE_NONNUMERIC,float_precision参数为'round_trip',以确保读取csv文件时不会出现长数字被截断或转换为科学计数法的问题。