csv_reader = csv.reader(file) for row in csv_reader:

时间: 2024-05-04 16:12:21 浏览: 60
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CSVFileReader:CSV文件阅读器

csv_reader = csv.reader(file)是Python中读取CSV文件的一种方法。它将CSV文件解析为行和列，并将其存储为列表。在for循环中，我们可以使用csv_reader来遍历CSV文件中的每一行，并使用row来访问每一行中的每个元素。这样，我们就可以对CSV文件进行各种操作，例如打印、筛选、排序等等。
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import csv def read_csv_file(file_path): data_list = [] with open(file_path, 'r') as csv_file: csv_reader = csv.reader(csv_file) for row in csv_reader: data_list.append(row) return data_list

具体来说，该函数接收一个文件路径作为参数，然后打开这个文件并使用 csv 模块的 reader 方法读取其中的数据。读取的每一行数据都会被转换成一个列表，然后添加到一个名为 data_list 的列表中。最后，这个函数会返回...

import os import glob import csv import numpy as np def read_files_in_folder(folder_path): file1= [] for file_path in glob.glob(os.path.join(folder_path, '*.csv')): with open(file_path, 'r') as file: csv_reader = csv.reader(file) column_data = [] for row in csv_reader: column_data.append(row) file1.append(column_data) return file1 folder_path = 'E:/a科研/算法实现/上海CEEMD-EMD分解结果' file = read_files_in_folder(folder_path) lines = range(2, 993, 10) selected_data = [file_data[line-1] for line in lines for file_data in file] flatten_data = [item for sublist in selected_data for item in sublist] average = np.mean(flatten_data) print(average) IndexError: list index out of range

selected_data = [file_data[line-1] for file_data in file for line in lines] 这样，在列表解析中，首先我们遍历 file 中的每个文件数据，然后再遍历 lines 中的行数，以此来选择指定的行数数据。 希望...

import csv import os source_folder = "E:/lexin/output"# 源文件夹路径 output_folder = "E:/lexin/output2"# 新csv文件夹路径 csv_files = [f for f in os.listdir(source_folder) if f.endswith('.csv')]# 获取源文件夹中的所有csv文件 output_files = []# 创建新的csv文件 with open(os.path.join(output_folder, "output.csv"), 'w') as output_file: output_files.append(csv.writer(output_file)) for i in range(1, len(csv_files)): output_file_path = os.path.join(output_folder, f"output{i}.csv") with open(output_file_path, 'w') as new_output_file: output_files.append(csv.writer(new_output_file)) for csv_file in csv_files:# 遍历每个csv文件 with open(os.path.join(source_folder, csv_file), 'r') as f: reader = csv.reader(f) for i, row in enumerate(reader):# 遍历每行数据 with open(os.path.join(output_folder, f"output{i}.csv"), 'a') as out_file:# 将第i行写入对应的新csv文件 writer = csv.writer(out_file) writer.writerow(row)这串代码输出的csv文件中间隔了一行空行，怎么解决

for i, row in enumerate(reader):# 遍历每行数据 with open(os.path.join(output_folder, f"output{i}.csv"), 'a') as out_file:# 将第i行写入对应的新csv文件 writer = csv.writer(out_file) writer.writerow...

import csvimport os# 源文件夹路径source_folder = "/path/to/source/folder"# 新csv文件夹路径output_folder = "/path/to/output/folder"# 获取源文件夹中的所有csv文件csv_files = [f for f in os.listdir(source_folder) if f.endswith('.csv')]# 创建新的csv文件output_files = []with open(os.path.join(output_folder, "output.csv"), 'w') as output_file: output_files.append(csv.writer(output_file)) for i in range(1, len(csv_files)): output_file_path = os.path.join(output_folder, f"output{i}.csv") with open(output_file_path, 'w') as new_output_file: output_files.append(csv.writer(new_output_file))# 遍历每个csv文件for csv_file in csv_files: with open(os.path.join(source_folder, csv_file), 'r') as f: reader = csv.reader(f) # 遍历每行数据 for i, row in enumerate(reader): # 将第i行写入对应的新csv文件 output_files[i].writerow(row)这串代码显示ValueError: I/O operation on closed file.，怎么修改

for csv_file in csv_files: with open(os.path.join(source_folder, csv_file), 'r') as f: reader = csv.reader(f) # 遍历每行数据 for i, row in enumerate(reader): # 将第i行写入对应的新csv文件 with ...

优化这段代码：def readCSVFile(demand_file,depot_file,model): with open(demand_file,'r') as f: demand_reader=csv.DictReader(f) for row in demand_reader: demand = Demand() demand.id = int(row['id']) demand.x_coord = float(row['x_coord']) demand.y_coord = float(row['y_coord']) demand.demand = float(row['demand']) demand.start_time=float(row['start_time']) demand.end_time=float(row['end_time']) demand.service_time=float(row['service_time']) model.demand_dict[demand.id] = demand model.demand_id_list.append(demand.id) model.number_of_demands=len(model.demand_id_list) with open(depot_file, 'r') as f: depot_reader = csv.DictReader(f) for row in depot_reader: vehicle = Vehicle() vehicle.depot_id = row['depot_id'] vehicle.x_coord = float(row['x_coord']) vehicle.y_coord = float(row['y_coord']) vehicle.type = row['vehicle_type'] vehicle.capacity=float(row['vehicle_capacity']) vehicle.free_speed=float(row['vehicle_speed']) vehicle.numbers=float(row['number_of_vehicle']) vehicle.fixed_cost=float(row['fixed_cost']) vehicle.variable_cost=float(row['variable_cost']) vehicle.start_time=float(row['start_time']) vehicle.end_time=float(row['end_time']) model.vehicle_dict[vehicle.type] = vehicle model.vehicle_type_list.append(vehicle.type)

for row in csv.DictReader(open(demand_file))} model['demand_id_list'] = list(model['demand_dict'].keys()) model['number_of_demands'] = len(model['demand_id_list']) model['vehicle_dict'] = {row['...

import csv import re # 打开CSV文件 with open('/Users/rachel_lrq/Desktop/浙江省海洋经济.csv', 'r', encoding='utf-8') as file: csv_reader = csv.reader(file) # 创建写入CSV文件的列表 cleaned_data = [] for row in csv_reader: # 对每一行的文本进行清洗 pattern = r':(.*)' cleaned_row = [re.search(pattern, text).group(1) if re.search(pattern, text) else '' for text in row] cleaned_data.append(cleaned_row) # 将清洗后的数据写入新的CSV文件 with open('/Users/rachel_lrq/Desktop/cleaned_data.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as file: csv_writer = csv.writer(file) # 写入清洗后的数据 csv_writer.writerows(cleaned_data)

for row in csv_reader: # 对每一行的文本进行清洗 pattern = r'[^:]*:(.*)' cleaned_row = [re.search(pattern, text).group(1) if re.search(pattern, text) else '' for text in row] cleaned_data.append...

为什么得到了一个空的文件 import csv import spacy_pkuseg as pkuseg import re # 创建分词对象 seg = pkuseg.pkuseg(model_name="mixed") # 读取csv文件 with open('/Users/rachel_lrq/Desktop/浙江分词.csv', 'r', encoding='utf-8') as file: csv_reader = csv.reader(file) data = [] for row in csv_reader: data.extend(row) # 进行分词 seg_list = seg.cut(' '.join(data)) #设置停用词 content = open('/Users/rachel_lrq/Desktop/实习/哈工大停用词表.txt',encoding="gbk") stop_words = [] for c in content: c = re.sub('\n|\r','',c) stop_words.append(c) with open('/Users/rachel_lrq/Desktop/data.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as file: csv_writer = csv.writer

for row in csv_reader: data.extend(row) # 进行分词 seg_list = seg.cut(' '.join(data)) # 设置停用词 content = open('/Users/rachel_lrq/Desktop/实习/哈工大停用词表.txt', encoding="gbk") stop_words =...

帮我优化这段代码：def readCSVFile（demand_file，depot_file，model）： with open（demand_file，'r'） as f： demand_reader=csv.demand_reader 中行的 DictReader（f）：需求 = 需求（） demand.id = int（row['id']） demand.x_coord = float（row['x_coord']） demand.y_coord = float（row['y_coord']） demand.demand = float（row['demand']） demand.start_time=float（row['start_time']） demand.end_time=float（row['end_time']） demand.service_time=float（row['service_time']） model.demand_dict[demand.id] = 需求 model.demand_id_list.append（demand.id） model.number_of_demands=len（model.demand_id_list） with open（depot_file， 'r'） 作为 f： depot_reader = csv。depot_reader 中行的字典阅读器（f）：车辆 = 车辆（） vehicle.depot_id = 行['depot_id'] vehicle.x_coord = float（row['x_coord']） vehicle.y_coord = float（row['y_coord']） vehicle.type = row['vehicle_type'] vehicle.capacity=float（row['vehicle_capacity']） vehicle.free_speed=float（row['vehicle_speed']） vehicle.numbers=float（row['number_of_vehicle']） vehicle.fixed_cost=float（row['fixed_cost']） vehicle.variable_cost=float（row['variable_cost']） vehicle.start_time=float（row['start_time']） vehicle.end_time=float（row['end_time']） model.vehicle_dict[vehicle.type] = Vehicle model.vehicle_type_list.append（vehicle.type）

def readCSVFile(demand_file, depot_file, model): demand_df = pd.read_csv(demand_file) demand_df['id'] = demand_df['id'].astype(int) demand_df['x_coord'] = demand_df['x_coord'].astype(float) demand...

import csv import os import pandas as pd # 源文件夹路径 source_folder = "E:/lexin/output" # 新csv文件夹路径 output_folder = "E:/lexin/output2" # 获取源文件夹中的所有csv文件 csv_files = [f for f in os.listdir(source_folder) if f.endswith('.csv')] # 创建新的csv文件 output_files = [] with open(os.path.join(output_folder, "output.csv"), 'w') as output_file: output_files.append(csv.writer(output_file)) for i in range(1, len(csv_files)): output_file_path = os.path.join(output_folder, f"output{i}.csv") with open(output_file_path, 'w') as new_output_file: output_files.append(csv.writer(new_output_file)) # 遍历每个csv文件 for csv_file in csv_files: with open(os.path.join(source_folder, csv_file), 'r') as f: reader = csv.reader(f) # 遍历每行数据 for i, row in enumerate(reader): # 将第i行写入对应的新csv文件 with open(os.path.join(output_folder, f"output{i}.csv"), 'a', newline='') as out_file:#newline=''作用：避免出现空行。 writer = csv.writer(out_file) writer.writerow(row)运行这段代码，要想将输出的csv文件以文件中第5第6列第一行数据为文件名，怎么修改

for csv_file in csv_files: with open(os.path.join(source_folder, csv_file), 'r') as f: reader = csv.reader(f) # 获取第5列和第6列的数据作为文件名 file_name = f"{reader[0][4]}_{reader[0][5]}.csv" ...

import csvimport os# csv文件所在的文件夹路径folder_path = "/path/to/folder"# 遍历文件夹中的所有csv文件for file_name in os.listdir(folder_path): if file_name.endswith(".csv"): file_path = os.path.join(folder_path, file_name) with open(file_path, "r") as f: reader = csv.reader(f) # 获取第一行的数据 first_row = next(reader) # 获取第5列和第6列的数据作为新文件名 new_file_name = f"{first_row[4]}_{first_row[5]}.csv" # 生成新文件路径 new_file_path = os.path.join(folder_path, new_file_name) # 重命名文件 os.rename(file_path, new_file_path)这段代码如果要加入出现空文件就跳过这个文件怎么改

for file_name in os.listdir(folder_path): if file_name.endswith(".csv"): file_path = os.path.join(folder_path, file_name) # 判断文件是否为空 if os.stat(file_path).st_size == 0: print(f"文件 {file...

def read_csv_files(folder_path): # 存储所有CSV文件的数据 data = [] # 遍历文件夹下的所有文件 for filename in os.listdir(folder_path): if filename.endswith('.csv'): # 如果是CSV文件，打开文件并读取数据 with open(os.path.join(folder_path, filename), 'r', encoding='utf-8') as csvfile: reader = csv.reader(csvfile) # 跳过标题行，读取 CSV 文件中的数据，转换成列表格式 data += [row for row in reader][1:] return data if __name__ == '__main__': file_List = read_csv_files("author_25/2021") authorNameList = [] for item in file_List: authorNameList += item[2] author_List = pd.DataFrame(columns=['name']) for author in authorNameList: author_List.loc[len(author_List.index)] = author author_List.to_csv("author21.csv") 找一下代码的错误

具体来说，这段代码假定了所提供的文件夹路径包含一些CSV文件，并尝试读取这些文件中的数据。如果文件夹路径是无效的，或者文件夹中没有CSV文件，那么该函数将返回一个空列表。因此，可能需要检查以下几个方面： 1....

解释每条语句的作用import json import csv import os def process_json_file(filepath): #解码json文件 # f = open(filepath,mode='r',encoding='utf-8') # city_list = json.load(f) # return city_list with open(filepath,mode='r',encoding='utf-8') as f: city_list = json.load(f) print(city_list) def process_csv_file(filepath): #处理csv文件 with open(filepath, mode='r', encoding='utf-8', newline='') as f: reader = csv.reader(f) for row in reader: print(', '.join(row)) # 将列表里每一行的函数用‘, ’连接起来 def main(): #主函数 filepath = input('请输入文件名称：') filename, file_ext = os.path.splitext(filepath) if file_ext == '.json': # json文件 process_json_file(filepath) elif file_ext == '.csv': # csv文件 process_csv_file(filepath) else: print('不支持的文件格式！') if __name__ == '__main__': main()

- with open(filepath, mode='r', encoding='utf-8', newline='') as f: reader = csv.reader(f) for row in reader: print(', '.join(row)) 打开文件，使用csv模块的reader()方法将文件内容读取为一个迭代器对象...

import csv import spacy_pkuseg as pkuseg import re import matplotlib.pyplot as plt # 创建分词对象 seg = pkuseg.pkuseg(model_name="mixed") # 读取csv文件 with open('/Users/rachel_lrq/Desktop/浙江省体育产业数据/si_data.csv', 'r', encoding='utf-8') as file: csv_reader = csv.reader(file) data = [] for row in csv_reader: data.extend(row) # 进行分词 seg_list = seg.cut(' '.join(data)) 如何将每一行的分词结果保存在一个新的csv文件中

for row in csv_reader: data.extend(row) # 进行分词 seg_list = seg.cut(' '.join(data)) # 创建新的csv文件并打开以进行写入 with open('/Users/rachel_lrq/Desktop/浙江省体育产业数据/seg_data.csv', 'w', ...

def knn_predict(train_set, test_instance, k): distances = [] for train_instance in train_set: dist = euclidean_distance(test_instance, train_instance) distances.append((train_instance, dist)) distances.sort(key=lambda x: x[1]) neighbors = [distance[0] for distance in distances[:k]] predictions = [neighbor[-1] for neighbor in neighbors] predicted_class = max(set(predictions), key=predictions.count) return predicted_class # 从CSV文件中读取数据 def load_data(filename): dataset = [] with open(filename, 'r') as file: csv_reader = csv.reader(file) next(csv_reader) # 跳过标题行 for row in csv_reader: dataset.append([float(value) for value in row]) return dataset解释这段代码

这段代码实现了一个简单的k近邻算法，其中...此外，代码中还定义了一个函数load_data，用于从CSV文件中读取数据集。该函数返回一个列表dataset，其中包含了从CSV文件中读取的数据。每一行数据被转换成一个浮点数列表。

csv_reader = csv.reader(csvfile)什么意思

csv_reader = csv.reader(csvfile) 是 Python 中使用内置 csv 模块读取 CSV 文件时的一行代码。...for row in csv_reader: name, age, city = row print(f"{name} is {age} years old and lives in {city}.")

import csvimport os# csv文件所在的文件夹路径folder_path = "/path/to/folder"# 遍历文件夹中的所有csv文件for file_name in os.listdir(folder_path): if file_name.endswith(".csv"): file_path = os.path.join(folder_path, file_name) # 判断文件是否为空 if os.stat(file_path).st_size == 0: print(f"文件 {file_path} 为空，已跳过") continue with open(file_path, "r") as f: reader = csv.reader(f) # 获取第一行的数据 first_row = next(reader) # 获取第5列和第6列的数据作为新文件名 new_file_name = f"{first_row[4]}_{first_row[5]}.csv" # 生成新文件路径 new_file_path = os.path.join(folder_path, new_file_name) # 重命名文件 os.rename(file_path, new_file_path)运行这段代码显示：PermissionError: [WinError 32] 另一个程序正在使用此文件，进程无法访问。: 'E:/lexin/output2\\output0.csv' -> 'E:/lexin/output2\\4_5.csv'

for file_name in os.listdir(folder_path): if file_name.endswith(".csv"): file_path = os.path.join(folder_path, file_name) # 判断文件是否为空 if os.stat(file_path).st_size == 0: print(f"文件 {file...
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