修改csv文件

可以用csv模块¹,官方文档²

import pandas as pd
import csv
city_class={1:['北京','上海','重庆','天津'],2:['成都','大连','沈阳'],3:['长春']}
with open('city_test.csv','r+') as f:f.readline()data=csv.reader(f)rows=[r for r in data]print(rows)for i in rows:for key,values in  city_class.items():if i[0] in values:i[0]=keywriter = csv.writer(open('output.csv', 'w'))print(rows)writer.writerows(rows)

修改excel

csv文件问题多多，不如直接用exel的xlsx文件也ok:

data = pd.read_excel('test.xlsx')
data['city'].map(dict)

这里使用map³对中文数据的城市进行匹配，替换成数字。

将excel文件中转换成dict

a=df.set_index('city')['num'].to_dict()

将excel中的两列转换成字典，用来匹配我上面的城市。⁴

统计excel文件行数和列数

rows=len(data.index)
rows=data['某列名'].count()
data.shape()    #获得形状，是一个tuple   行数*列数

EDIT: As noted @Dan Allen in the comments len(df.index) and df[0].count() are not interchangeable as count excludes NaNs,⁵

统计计数

计数统计我们使用：value_counts()

参考

官方-CSV File Reading and Writing↩
so-python修改csv specific values↩
index-pandas-map↩
so-python pandas dataframe to dictionary↩
so-how to get row count of pandas dataframe?↩

转载于:https://www.cnblogs.com/michael-xiang/p/10467480.html

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