python使csv的统计截止日期列的数据变成年份,如何实现

可以使用Python的datetime库来实现。首先读取csv文件，然后针对日期列的每个值，将其转化为日期格式，再将其格式化为年份。示例代码如下：

import csv
from datetime import datetime

with open('data.csv', newline='') as csvfile:
    reader = csv.reader(csvfile)
    for row in reader:
        date_str = row[2] # 假设截止日期列是第三列
        try:
            date = datetime.strptime(date_str, '%Y-%m-%d')
            year = date.strftime('%Y')
            row[2] = year # 将截止日期列的值替换成年份
        except ValueError:
            pass # 如果日期格式不正确，跳过此行
        print(row) # 打印更新后的行数据

注意以上代码是将原始csv数据中，截止日期列的值替换成年份，并且在此基础上打印出更新后的行数据。如果需要写入到新的csv文件中，还需要使用csv.writer将更新后的行数据写入到新的csv文件中。

相关问题

python\pandas使csv的统计截止日期列的数据变成年份,如何实现

可以使用pandas中的apply函数，先将截止日期列转化成日期格式，然后用lambda函数将日期转化为年份，最后将结果存储至新的列中。具体实现如下：

import pandas as pd

data = pd.read_csv('file.csv')

data['Year'] = data['截止日期'].apply(lambda x: pd.to_datetime(x).year)

这样就可以将截止日期列的数据转化成年份，存储至新的列中。

使用python查看CSV文件的日期列为什么年份消失了

可能是因为日期列的格式不正确，或者因为在读取CSV文件时没有正确地指定日期列的格式。

如果日期列的格式不正确，例如只含有月份和日期，而没有年份，则Python会默认使用1970年作为年份，导致年份消失。

要解决这个问题，你可以使用Python中的datetime模块来解析日期，并将其格式化为指定的格式。你可以使用以下代码来读取CSV文件并解析日期列：

import pandas as pd
from datetime import datetime

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

# 解析日期列并指定格式
df['date_column'] = pd.to_datetime(df['date_column'], format='%Y-%m-%d')

# 打印DataFrame
print(df)

在上面的代码中，我们使用pandas库中的read_csv函数读取CSV文件，然后使用datetime模块中的to_datetime函数将日期列解析为指定格式。在这个例子中，我们使用了'%Y-%m-%d'作为日期格式，它表示年份-月份-日期的格式。你可以根据你的日期格式来修改这个代码。