如何读取文件并且取出数据放入datas中，并且将一列数据情况的yes替换成1，no替换成0，并且计算某数据平均数保留两位小数，计算某数据出现最多的数

可以使用Python中的pandas库来读取文件并进行数据处理。具体步骤如下：

1. 导入pandas库，并读取文件到一个DataFrame对象中。

import pandas as pd

df = pd.read_csv('filename.csv')

2. 将yes替换成1，no替换成0。

df['column_name'] = df['column_name'].replace({'yes': 1, 'no': 0})

3. 计算某数据的平均数，保留两位小数。

average = round(df['column_name'].mean(), 2)

4. 计算某数据出现最多的数。

most_common = df['column_name'].mode()[0]

其中，'column_name'需要替换成你要处理的数据列的列名。

相关问题

在一个for循环里每次打开同一个csv文件并且实现文件不覆盖的写入数据

可以使用Python内置的csv模块来完成这个任务。具体步骤如下：

1. 导入csv模块：`import csv`

2. 定义文件名和字段名：`filename = 'data.csv'`，`fields = ['name', 'age', 'gender']`

3. 定义一个函数来写入数据到csv文件中：

   def write_to_csv(filename, fields, data):
       with open(filename, mode='a', newline='') as file:
           writer = csv.DictWriter(file, fieldnames=fields)
           if file.tell() == 0:  # 如果文件为空，则写入标题行
               writer.writeheader()
           writer.writerow(data)  # 写入数据

函数的参数包括文件名、字段名和要写入的数据，其中`mode='a'`表示以追加模式打开文件，`newline=''`表示不添加额外的换行符。

4. 在for循环中调用函数并传入数据：

   for data in datas:
       write_to_csv(filename, fields, data)

这里假设`datas`是一个包含多行数据的列表，每行数据都是一个字典，键值分别对应字段名和数据。

这样就可以实现每次在同一个csv文件中追加写入数据，而不会覆盖原有数据。

如何使用pyinstaller将py文件打包成exe文件，并且该exe文件能在另一台电脑上显示图片

使用pyinstaller将py文件打包成exe文件非常简单，可以参考以下步骤：

1. 安装pyinstaller：在命令行中执行 `pip install pyinstaller`。

2. 创建spec文件：在命令行中执行 `pyinstaller --name=your_app_name --onefile your_script.py`，将会在当前目录下生成一个spec文件，可以在该文件中添加需要打包的数据文件，如图片资源。

3. 手动添加图片资源：将需要打包的图片资源放置在当前目录下的一个文件夹中，例如 `./images`，然后在spec文件中添加以下代码：

# your_script.spec

# ...

a = Analysis(['your_script.py'],
             pathex=['path/to/your/script'],
             binaries=[],
             datas=[('images/*', 'images')],
             # ...
             )
# ...

这样，打包后的exe文件会将`images`文件夹及其所有内容一同打包到exe文件中。

4. 打包exe文件：在命令行中执行 `pyinstaller your_script.spec`，将会在当前目录下生成一个dist文件夹，其中包含打包后的exe文件。

5. 在其他电脑上运行exe文件：将dist文件夹拷贝到其他电脑上，双击exe文件即可运行。注意，该exe文件需要与打包时使用的操作系统和Python环境一致。

这样，就可以使用pyinstaller将py文件打包成exe文件，并且将需要的图片资源正确地打包到exe文件中，确保在其他电脑上正确地显示。