python修改csv列名(python修改csv的列名并保存)
python怎么同时定义csv的行列
Python对csv文件进行行列的增加操作方法，这里通过实例向大家讲解，代码如下：
方法一：
import csv
d = list(range(38685))
with open('./hh.csv') as f1:
f_csv = csv.DictReader(f1)
for i, row in enumerate(f_csv):
#print(row)
key1 = hello'
value1 = 'test'
row[key1] = value1
key2 = 'hahaha'
value2 = '0'
row[key2] = value2
d[i] = row
f1.close()
方法二：
headers = ['hello', 'youtube_id', 'time_start', 'time_end', 'split', 'hahaha']
with open('./hh.csv', 'w') as f:
f_csv = csv.DictWriter(f, headers)
f_csv.writeheader()
f_csv.writerows(d)
f.close()
with open('./hh.csv','rt') as fin:
lines=''
for line in fin:
if line!='\n':
lines+=line
with open('./hh.csv','wt')as fout:
fout.write(lines)
在上面的所有中，我们分别使用了两种不同的方式来对csv文件进行行列的增加，第一种方法，首先先用一个excel表打开一个csv文件，对它进行手动添加了hello和hahaha。第二种方法，是直接利用python里面的csv模块进行改写操作，在对csv文件进行操作的时候，会增添许多的空行，在倒数第7行的代码开始，就是对csv文件中多出来的空格进行处理。
python对csv年龄一列划分范围改
python对csv年龄一列划分范围改
(1)单条件筛选
df[df[‘a’]30]
如果想筛选 a 列的取值大于 30 的记录, 但是之显示满足条件的 b，c 列的值可以这么写
df’b’,’c’[df[‘a’]30]
使用 isin 函数根据特定值筛选记录。筛选 a 值等于 30 或者 54 的记录
df[df.a.isin([30, 54])]
(2)多条件筛选
可以使用 (并)与 | (或)操作符或者特定的函数实现多条件筛选
使用 筛选 a 列的取值大于 30，b 列的取值大于 40 的记录
df[(df[‘a’] 30) (df[‘b’] 40)]
(3)索引筛选
a. 切片操作
df[行索引，列索引] 或 df列名 1，列名 2
#使用切片操作选择特定的行
df[1:4]
#传入列名选择特定的列
df’a’,’c’
b. loc 函数
当每列已有 column name 时，用 df [‘a’] 就能选取出一整列数据。如果你知道 column names 和 index，且两者都很好输入，可以选择 .loc 同时进行行列选择。
In [28]: df.loc[0,‘c’]
Out[28]: 4
In [29]: df.loc[1:4,[‘a’,‘c’]]
Out[29]:
a c
1 6 10
2 12 16
3 18 22
4 24 28
In [30]: df.loc[[1,3,5],[‘a’,‘c’]]
Out[30]:
a c
1 6 10
3 18 22
5 30 34
c. iloc 函数
如果 column name 太长，输入不方便，或者 index 是一列时间序列，更不好输入，那就可以选择 .iloc 了，该方法接受列名的 index,iloc 使得我们可以对 column 使用 slice(切片)的方法对数据进行选取。这边的 i 我觉得代表 index，比较好记点。
In [35]: df.iloc[0,2]
Out[35]: 4
In [34]: df.iloc[1:4,[0,2]]
Out[34]:
a c
1 6 10
2 12 16
3 18 22
In [36]: df.iloc[[1,3,5],[0,2]]
Out[36]:
a c
1 6 10
3 18 22
5 30 34
In [38]: df.iloc[[1,3,5],0:2]
Out[38]:
a b
1 6 8
3 18 20
5 30 32
d. ix 函数
ix 的功能更加强大，参数既可以是索引，也可以是名称，相当于，loc 和 iloc 的合体。需要注意的是在使用的时候需要统一，在行选择时同时出现索引和名称， 同样在同行选择时同时出现索引和名称。
df.ix[1:3,[‘a’,‘b’]]
Out[41]:
a b
1 6 8
2 12 14
3 18 20
In [42]: df.ix[[1,3,5],[‘a’,‘b’]]
Out[42]:
a b
1 6 8
3 18 20
5 30 32
In [45]: df.ix[[1,3,5],[0,2]]
Out[45]:
a c
1 6 10
3 18 22
5 30 34
e. at 函数
根据指定行 index 及列 label，快速定位 DataFrame 的元素，选择列时仅支持列名。
In [46]: df.at[3,‘a’]
Out[46]: 18
f. iat 函数
与 at 的功能相同，只使用索引参数
In [49]: df.iat[3,0]
Out[49]: 18
python筛选csv数据年龄在1-100的范围内
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python对dataframe列里的元素进行修改？
直接在参数一栏设置一下即可：
df＝pd.read_csv('text.csv', dtype={'编号':str}
?
这样，把你要转换的列的名字设定好， “编号”列中的数据读取为str
?
这样，读取到的数据就是按照我们的要求的了。
python中怎么处理csv文件
什么是CSV
就是内容用逗号隔开，后缀是‘.csv’的文件。它可以被任何一个文本编辑器打开。如果用excel打开，它又可以是这样的：
END
读CSV
典型的可处理的csv文件，通常含有表头，也就是每列的列名。这样一来，每一行的内容就可以被当作是以表头为key的字典。于是可以使用csv定义的类：
class csv.DictReader(csvfile, fieldnames=None, restkey=None, restval=None, dialect='excel', *args, **kwds)
下面是官方的例子（Python 3）。我们看到，对于csv文件的内容，我们可以通过相应的tag，也就是字典的key来读取。
在实际使用过程中，为了分离代码和方便阅读，可以先把读取的内容转存到列表，随后再根据各个key进行分开处理(针对多列的情况)。
END
写CSV
同样的，写入的也是列表。使用的类：
class csv.DictWriter(csvfile, fieldnames, restval='', extrasaction='raise', dialect='excel', *args, **kwds)
官方例子：我们看到，有专门的函数来写入表头，没有表头数据是无法对应的。需要注意的是，对于下列语句，‘w’需要修改为‘wb’，否则每次写入会有多余空行
with open('names.csv', 'wb') as csvfile
