Python导出.csv文件不更新

可能是因为你没有正确地关闭或保存文件。在使用Python进行.csv文件操作时，需要使用`csv.writer`或`csv.DictWriter`对象写入数据，并使用`open()`函数打开文件。写入完成后，需要使用`close()`或`flush()`方法将更改保存到磁盘上的文件中。如果你没有正确地关闭或保存文件，文件可能不会更新。你可以检查一下你的代码是否正确地关闭或保存了文件。如果你不能确定原因，你可以在提问时提供代码以供更详细的帮助。

相关问题

Python如何用自己的.CSV文件导入多特征数据集，然后用Borderline_SMOTE()解决二分类样本不均衡问题，导出未.CSV文件

要用Python导入自己的CSV文件，可以使用pandas库中的read_csv()方法。假设文件名为"data.csv"，代码如下：

import pandas as pd

data = pd.read_csv("data.csv")

这样就可以将CSV文件读入到名为"data"的DataFrame中了。

接下来，要使用Borderline_SMOTE()解决二分类样本不均衡问题，可以使用imblearn库中的BorderlineSMOTE()类。假设要处理的特征列为"feature1"和"feature2"，目标列为"target"，代码如下：

from imblearn.over_sampling import BorderlineSMOTE

X = data[["feature1", "feature2"]]
y = data["target"]

sm = BorderlineSMOTE(random_state=42)
X_resampled, y_resampled = sm.fit_resample(X, y)

这样就利用Borderline_SMOTE()方法处理了样本不均衡问题，得到了新的特征矩阵X_resampled和目标列y_resampled。

最后，要将处理后的数据导出为CSV文件，可以使用pandas库中的to_csv()方法。假设导出的文件名为"processed_data.csv"，代码如下：

processed_data = pd.DataFrame(X_resampled, columns=["feature1", "feature2"])
processed_data["target"] = y_resampled
processed_data.to_csv("processed_data.csv", index=False)

这样就将处理后的数据导出到了名为"processed_data.csv"的CSV文件中。

使用pandas将多个.csv的第四行数据导出到一个.csv文件

好的，这个问题很简单。您只需要编写一个 Python 脚本，使用 Pandas 库的 read_csv() 方法读取每个 .csv 文件，然后将第四行数据使用 to_csv() 方法写入一个新的 .csv 文件。以下是示例代码：

import pandas as pd
import glob

# 获取所有 .csv 文件的路径
csv_files = glob.glob('*.csv')

# 创建一个空的 DataFrame，用于存储第四行数据
data = pd.DataFrame()

# 循环遍历所有文件，读取第四行数据并添加到 DataFrame 中
for file in csv_files:
    df = pd.read_csv(file, header=None, skiprows=3, nrows=1)
    data = pd.concat([data, df], axis=0)

# 将 DataFrame 写入新的 .csv 文件
data.to_csv('output.csv', index=False, header=False)

这个脚本会将所有 .csv 文件的第四行数据导出到一个名为 output.csv 的文件中。请注意，您需要将代码中的路径和文件名改为您的实际情况。