25、数据科学入门:处理 CSV 文件与面向对象编程

数据科学入门:处理 CSV 文件与面向对象编程

1. 数据科学中 CSV 文件处理基础

1.1 异常处理注意事项

finally 套件中引发异常可能会导致难以发现的问题。如果在 finally 套件执行时,有异常未被处理,就会发生栈展开。若 finally 套件引发了一个新的、未被捕获的异常,那么第一个异常将会丢失,新的异常会被传递给下一个包含它的 try 语句。因此, finally 套件应始终将可能引发异常的代码包含在 try 语句中,以便在该套件内处理异常。

1.2 Python 标准库 csv 模块操作

1.2.1 写入 CSV 文件

CSV(逗号分隔值)是一种流行的文件格式。可以使用 Python 标准库的 csv 模块来处理 CSV 文件。以下是创建 accounts.csv 文件的示例代码:

import csv
with open('accounts.csv', mode='w', newline='') as accounts:
    writer = csv.writer(accounts)
    writer.writerow([100, 'Jones', 24.98])
    writer.writerow([200, 'Doe', 345.67])
【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)》的技术资源,聚焦于电力系统中低碳经济调度问题,结合N-1安全准则分布鲁棒机会约束(DRCC)方法,提升调度模型在不确定性环境下的鲁棒性和可行性。该资源提供了完整的Matlab代码实现,涵盖建模、优化求解及仿真分析全过程,适用于复杂电力系统调度场景的科研复现算法验证。文中还列举了大量相关领域的研究主题代码资源,涉及智能优化算法、机器学习、电力系统管理、路径规划等多个方向,展示了广泛的科研应用支持能力。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事能源调度、智能电网相关工作的工程师。; 使用场景及目标:①复现高水平期刊(如EI/SCI)关于低碳经济调度的研究成果;②深入理解N-1安全约束分布鲁棒优化在电力调度中的建模方法;③开展含新能源接入的电力系统不确定性优化研究;④为科研项目、论文撰写或工程应用提供可运行的算法原型和技术支撑。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的网盘资源,下载完整代码案例数据,按照目录顺序逐步学习,并重点理解DRCC建模思想Matlab/YALMIP/CPLEX等工具的集成使用方式,同时可参考文中列出的同类研究方向拓展研究思路。
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