python提取csv指定列 python读取多个csv文件中某一列，并生成一个新csv文件？

python读取多个csv文件中某一列，并生成一个新csv文件？

CSV可以直接作为文本读取。它的格式是一行，由几列逗号分隔，这与文本文件相同。读取CSV后，用逗号分隔列，然后将需要的列写入新文件。只是提供想法，我不会写代码。我可以用打开的拆分读线读取文件

python读取csv文件中带有小数点的的文件？

！f=pd.readCSV（“file name”，encoding=“GB2312”）

读取文件中某些列的数据

data=F6。LOC[：，[“column name 1”，“column name 2”

]假设数据有这些列{“a”，“B”，“C”}

]如果a列的数据是{60ml，250ml，250ml，60ml，250ml，250ml，60ml，60ml，250ml，250ml，60ml，}

]只有{60250250，60250250，60，60250250，60，}可以直接写为：

data[“a”]=data[“a”]结构提取物（”（d）)“，expand=false）

数据[”a“]。Astype（int）

如果列中有小数，如{8.86℃、8.86℃、8.86℃、8.86℃、8.86℃}，如果有负数，则正则化改为：-？D（？）

数据[“a”]=数据[“a”]结构提取物（”（d（？）？：.d）？）“，如果列是一个百分比，例如{55%，63%，72%，52%，72%}

data[”a“]=data[”a“]结构提取物（”（d（？）？：.d）？）“，Expand=false）

数据[”a“]。Astype（float）=数据[“a”]。Astype（float）*0.01

这样就可以得到{0.55，0.63，0.72，0.52，0.72}

大量的数据。更推荐使用Python和VBA在内存中存储数据。当数据没有分割，计算机配置不高时，会出现更多的卡。经过数据处理后，计算机在不释放内存的情况下也会更加无卡化VBA一般只启动两个CPU核进行数据计算，运算效率也相对较低。现在微软已经停止更新VBA了，更建议大家学习python。如果只操作excel，两种学习难度相差不大，但是Python会有更好的发展空间

还有一种更方便的方法，那就是使用power Bi三个组件进行数据处理，使用power query进行数据处理，PowerPivot进行分析，power query进行数据处理的优势数据可视化的主要观点是学习周期短，数据可以自动刷新，启动时间相对较快。使用这种方法，效率可能比excel快，但速度仍然不如python快。当然，为了长期的可持续性，建议大家学习python，但起步时间会比较长

python提取csv指定列 python从csv文件读取数据 python读取csv文件的某一行

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