python CSV按天保存数据

可以使用Python的CSV模块来按天保存数据。具体步骤如下：
1. 导入CSV模块和datetime模块。
2. 创建一个CSV文件，设置文件名为当前日期。
3. 将数据写入CSV文件。
下面是一个示例代码：

import csv
import datetime

# 获取当前日期
today = datetime.date.today()

# 创建CSV文件
filename = str(today) + '.csv'
with open(filename, 'w', newline='') as csvfile:
    writer = csv.writer(csvfile)

    # 写入数据
    writer.writerow(['No.', 'Name', 'Age', 'Score'])
    writer.writerow([1, 'Apple', 12, 98])
    writer.writerow([2, 'Ben', 13, 97])
    writer.writerow([3, 'Celia', 14, 96])
    writer.writerow([4, 'Dave', 15, 95])

这段代码会在当前目录下创建一个以当前日期命名的CSV文件，并将数据写入其中。你可以根据自己的需求修改数据的格式和写入方式。

相关问题

pythoncsv数据按列归一化

你可以使用Python中的pandas库来实现csv数据按列归一化的操作。具体步骤如下：

1. 读取csv文件并转换为DataFrame格式

import pandas as pd

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

2. 获取需要进行归一化的列

cols_to_normalize = ['col1', 'col2', 'col3'] # 将需要归一化的列名存储在一个列表中

3. 对列进行归一化

df[cols_to_normalize] = (df[cols_to_normalize] - df[cols_to_normalize].min()) / (df[cols_to_normalize].max() - df[cols_to_normalize].min())

这里的代码将指定的列按照最小值为0，最大值为1的比例进行归一化处理。如果你想要按照其他比例进行归一化，可以自行修改公式。

4. 将归一化后的数据写入到csv文件中

df.to_csv('normalized_data.csv', index=False)

这样就可以将归一化后的数据保存到csv文件中了。完整代码如下：

import pandas as pd

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

cols_to_normalize = ['col1', 'col2', 'col3']

df[cols_to_normalize] = (df[cols_to_normalize] - df[cols_to_normalize].min()) / (df[cols_to_normalize].max() - df[cols_to_normalize].min())

df.to_csv('normalized_data.csv', index=False)

python 保存数据csv

在Python中，保存数据到CSV文件是一个常见的任务。CSV（Comma-Separated Values）是一种简单的数据交换格式，它由纯文本文件组成，其中每行代表一个记录，字段由逗号分隔。

下面是一个简单的例子，展示如何使用Python的内置库`csv`来保存数据到CSV文件：

import csv

# 定义数据
data = [
    ['Name', 'Age', 'Profession'],
    ['John Doe', '25', 'Engineer'],
    ['Jane Doe', '30', 'Doctor'],
    ['Bob Smith', '45', 'Teacher']
]

# 打开文件并写入数据
with open('output.csv', 'w', newline='') as file:
    writer = csv.writer(file)
    writer.writerows(data)

在这个例子中，我们首先导入了`csv`库。然后，我们定义了一个数据列表，每个列表元素代表CSV文件的一行。接下来，我们使用`open`函数打开一个名为'output.csv'的文件（如果该文件不存在，它将被创建），并将文件对象赋给变量`file`。`newline=''`参数用于防止在写入文件时出现额外的空行。然后，我们创建一个`csv.writer`对象，并使用`writerows`方法将数据写入文件。

当你运行这段代码后，会在当前目录下生成一个名为'output.csv'的文件，其中包含了我们的数据。

如果你想将数据保存到已经存在的CSV文件中，你可以使用`csv.DictWriter`类。这个类允许你按照列名来写入数据，而不需要手动指定列名。以下是一个使用`csv.DictWriter`的例子：

import csv

# 定义数据和列名
data = [
    {'Name': 'John Doe', 'Age': '25', 'Profession': 'Engineer'},
    {'Name': 'Jane Doe', 'Age': '30', 'Profession': 'Doctor'},
    {'Name': 'Bob Smith', 'Age': '45', 'Profession': 'Teacher'}
]
fieldnames = ['Name', 'Age', 'Profession']

# 打开文件并写入数据
with open('existing_file.csv', 'a', newline='') as file:
    writer = csv.DictWriter(file, fieldnames=fieldnames)
    writer.writeheader()  # 写入表头（如果文件已经有数据，这一步会自动执行）
    writer.writerows(data)  # 写入数据

在这个例子中，我们首先定义了数据和列名。然后，我们使用`csv.DictWriter`类创建了一个写入器对象，并使用`writeheader`方法写入了表头（如果文件已经有数据，这一步会自动执行）。最后，我们使用`writerows`方法将数据写入文件。注意，我们使用了'a'模式打开文件，这意味着如果文件已经存在，新的数据会被追加到文件的末尾。