修改csv文件的方法

编辑csv文件

如果有jupyter的话,使用cmd输入jupyter notebook进入jupyter编辑网站,打开要编辑的csv文件,选择edit进行编辑,并使用find&replace进行替换。
在这里插入图片描述
编辑完成后使用ctrl+S保存并点击File中的Download保存。
在这里插入图片描述

excel转换csv为excel

使用EXCEL按照一定的方法只能正确打开csv文件并把它变成Excel格式不能编辑文字。
方法如下:
1.打开一个新的excel文件并点击数据中的自文本;

没啥
2.选择需要转换的csv文件;
3.按照步骤点击分隔方式,(一般会选择分隔符号(D)),并选择下一步;
在这里插入图片描述4.按照实际情况选择分隔符号,一般为逗号和"的组合方式,也可以按照数据预览合适的方式根据实际情况选择分隔符号,完成后选择下一步就ok。
在这里插入图片描述

### 如何使用Python Pandas库编辑保存CSV文件 #### 加载CSV文件到DataFrame 为了编辑CSV文件,首先需要将其加载至`pandas.DataFrame`对象中。这可以通过调用`pd.read_csv()`函数实现[^1]。 ```python import pandas as pd df = pd.read_csv('example.csv') print(df.head()) ``` #### 编辑DataFrame中的数据 一旦数据被加载进入内存中的DataFrame结构内,在此之上可以执行各种各样的操作来修改这些数据。比如更改特定单元格的值、增加新列或是删除某些行等。 - **更新单个元素** 要改变某一行某一列的数据,可以直接访问该位置通过赋值语句完成修改: ```python df.at[0, 'Column'] = new_value # 更新第0行'Column'列的值为new_value ``` - **添加一列** 向现有表里追加新的字段非常容易,只需给定一个新的列名作为键,赋予相应的序列或常量即可创建整个列的新值: ```python df['New_Column'] = range(len(df)) # 添加名为'New_Column'的一列,其值是从0开始递增整数构成的列表 ``` - **移除不需要的记录** 如果想要清理掉不符合条件的数据条目,则可利用布尔索引来筛选保留下来的那些项;也可以直接指定下标集合来进行更精确的选择性去除动作. ```python df.drop(index_list, inplace=True) # 删除index_list所指明的所有行 ``` #### 将改动后的DataFrame重新导出为CSV文件 当所有的变更都完成后,就可以把最终版本的数据框再次写出成为磁盘上的CSV文档了。此时应该注意设置参数如`index=False`防止额外生成不必要的索引列[^2]。 ```python df.to_csv('modified_example.csv', index=False) ```
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