京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
Python 3.x读写csv文件中数字的方法示例
本文主要给大家介绍了关于Python3.x读写csv文件中数字的相关内容,分享出来供大家参考学习,下面话不多说了,来一起看看详细的介绍吧。
读写csv文件
读文件时先产生str的列表,把最后的换行符删掉;然后一个个str转换成int
## 读写csv文件
csv_file = 'datas.csv'
csv = open(csv_file,'w')
for i in range(1,20):
csv.write(str(i) + ',')
if i % 10 == 0:
csv.write('\n')
csv.close()
result = []
with open(csv_file,'r') as f:
for line in f:
linelist = line.split(',')
linelist.pop()# delete: \n
for index, item in enumerate(linelist):
result.append(int(item))
print('\nResult is \n' , result)
输出:
Result is
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
检查目录是否存在
若目标目录不存在,则新建一个目录
import os
json_dir = "../dir_json/2017-04/"
if not os.path.exists(json_dir):
print("json dir not found")
os.makedirs(json_dir)
print("Create dir " + json_dir)
写文件时指定格式
参考下面的代码,打开文件时指定utf8,转换成json时指定ensure_ascii=False
import json
json_file = open(json_dir + id + '.json', 'w', encoding='utf8')
json_file.write(json.dumps(data_dict, ensure_ascii=False))
避免写成的json文件乱码
函数 enumerate(iterable, start=0)
返回一个enumerate对象。iterable必须是一个句子,迭代器或者支持迭代的对象。
enumerate示例1:
>>> data = [1,2,3]
>>> for i, item in enumerate(data):
print(i,item)
0 1
1 2
2 3
示例2:
>>> line = 'one'
>>> for i, item in enumerate(line,4):
print(i,item)
4 o
5 n
6 e
参考: https://docs.python.org/3/library/functions.html?highlight=enumerate#enumerate
class int(x=0)
class int(x, base=10)
返回一个Integer对象。对于浮点数,会截取成整数。
>>> print(int('-100'),int('0'),int('3'))
-100 0 3
>>> int(7788)
7788
>>> int(7.98)
7
>>> int('2.33')
Traceback (most recent call last):
File "<pyshell#27>", line 1, in <module>
int('2.33')
ValueError: invalid literal for int() with base 10: '2.33'
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在企业经营决策中,销售额预测是核心环节之一——无论是库存备货、营销预算制定、产能规划,还是战略布局,都需要基于精准的销售 ...
2026-03-09金融数据分析的核心价值,是通过挖掘数据规律、识别风险、捕捉机会,为投资决策、风险控制、业务优化提供精准支撑——而这一切的 ...
2026-03-09在数据驱动决策的时代,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心工作,是通过数据解读业务、支撑决策,而指标与指标体系 ...
2026-03-09在数据处理的全流程中,数据呈现与数据分析是两个紧密关联却截然不同的核心环节。无论是科研数据整理、企业业务复盘,还是日常数 ...
2026-03-06在数据分析、数据预处理场景中,dat文件是一种常见的二进制或文本格式数据文件,广泛应用于科研数据、工程数据、传感器数据等领 ...
2026-03-06在数据驱动决策的时代,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,早已超越单纯的数据清洗与统计分析,而是通过数据 ...
2026-03-06在教学管理、培训数据统计、课程体系搭建等场景中,经常需要对课时数据进行排序并实现累加计算——比如,按课程章节排序,累加各 ...
2026-03-05在数据分析场景中,环比是衡量数据短期波动的核心指标——它通过对比“当前周期与上一个相邻周期”的数据,直观反映指标的月度、 ...
2026-03-05数据治理是数字化时代企业实现数据价值最大化的核心前提,而CDA(Certified Data Analyst)数据分析师作为数据全生命周期的核心 ...
2026-03-05在实验检测、质量控制、科研验证等场景中,“方法验证”是确保检测/分析结果可靠、可复用的核心环节——无论是新开发的检测方法 ...
2026-03-04在数据分析、科研实验、办公统计等场景中,我们常常需要对比两组数据的整体差异——比如两种营销策略的销售额差异、两种实验方案 ...
2026-03-04在数字化转型进入深水区的今天,企业对数据的依赖程度日益加深,而数据治理体系则是企业实现数据规范化、高质量化、价值化的核心 ...
2026-03-04在深度学习,尤其是卷积神经网络(CNN)的实操中,转置卷积(Transposed Convolution)是一个高频应用的操作——它核心用于实现 ...
2026-03-03在日常办公、数据分析、金融理财、科研统计等场景中,我们经常需要计算“平均值”来概括一组数据的整体水平——比如计算月度平均 ...
2026-03-03在数字化转型的浪潮中,数据已成为企业最核心的战略资产,而数据治理则是激活这份资产价值的前提——没有规范、高质量的数据治理 ...
2026-03-03在Excel办公中,数据透视表是汇总、分析繁杂数据的核心工具,我们常常通过它快速得到销售额汇总、人员统计、业绩分析等关键结果 ...
2026-03-02在日常办公和数据分析中,我们常常需要探究两个或多个数据之间的关联关系——比如销售额与广告投入是否正相关、员工出勤率与绩效 ...
2026-03-02在数字化运营中,时间序列数据是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师最常接触的数据类型之一——每日的营收、每小时的用户 ...
2026-03-02在日常办公中,数据透视表是Excel、WPS等表格工具中最常用的数据分析利器——它能快速汇总繁杂数据、挖掘数据关联、生成直观报表 ...
2026-02-28有限元法(Finite Element Method, FEM)作为工程数值模拟的核心工具,已广泛应用于机械制造、航空航天、土木工程、生物医学等多 ...
2026-02-28