csv表格里的类似于3.1万的数据如何用python将其改为31000的格式，给我相关的python代码

可以使用Python中的字符串和数学函数来完成这个任务。下面是一段示例代码：

num_str = '3.1万'
num = float(num_str[:-1]) * 10000 if '万' in num_str else float(num_str)
print(int(num))

这段代码首先判断字符串中是否包含“万”这个字符，如果包含就将其转换成以万为单位的数字，然后再将其转换成整数输出。如果字符串中不包含“万”，则直接将其转换成数字并输出。

例如，如果输入的是“3.1万”，则输出结果为31000；如果输入的是“100”，则输出结果为100。

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csv表格里某列所有的类似于3.1万的数据如何用python将其改为31000的格式，给我相关的python代码

可以使用Python中的pandas库来读取csv文件，并使用apply函数对某列中的所有数据进行格式转换。下面是一段示例代码：

import pandas as pd

# 读取csv文件
df = pd.read_csv('your_file.csv')

# 定义一个函数，将字符串格式转换为数字格式
def str_to_num(num_str):
    num = float(num_str[:-1]) * 10000 if '万' in num_str else float(num_str)
    return int(num)

# 对某列中的所有数据应用上述函数进行格式转换
df['your_column'] = df['your_column'].apply(str_to_num)

# 将转换后的数据保存为新的csv文件
df.to_csv('new_file.csv', index=False)

其中，`your_file.csv`是原始的csv文件名，`your_column`是需要进行格式转换的列名，`new_file.csv`是保存转换后数据的新文件名。这段代码将会读取csv文件，对指定列中的所有数据进行格式转换，然后将转换后的数据保存为新的csv文件。

使用python代码实现，将csv文件某一列里面的字符串’8.5千-1.2万‘，’3千-4.5千‘，’8千-1.2万‘转换为’8500-12000‘，’3000-4500‘，’8000-12000’‘

可以使用 pandas 库中的 str.replace() 方法，对 csv 文件中对应的列进行字符串替换，代码示例如下：

import pandas as pd

# 读取 csv 文件
df = pd.read_csv('example.csv')

# 对某一列进行字符串替换
df['column_name'] = df['column_name'].str.replace('千', '000').str.replace('万', '0000').str.replace('-', '-')

# 输出结果
print(df)

其中，`column_name` 是需要转换的列名，`str.replace()` 方法用于替换字符串中的字符，最终输出经过转换后的 csv 文件。