这个简单的脚本将当前目录中的所有 ASCII *.dat 文件转换为 mat 文件。 代码未优化，但可能对您的项目有所帮助。 我没有花太多时间改进它，因此如果你这样做了，请把它贴在这里 谢谢

利用numpy库 （缺点：有缺失值就无法读取） 读： import numpy my_matrix = numpy.loadtxt(open("1.csv","rb"),delimiter=",",skiprows=0) 写： numpy.savetxt('2.csv', my_matrix, delimiter = ',') 可能遇到的问题： SyntaxError: (unicode error) 'unicodeescape' codec can't decode bytes in position 原因是文件路径名中含有转义字符，将路径中的\换成\即可。 利用pandas库 读

使用R语言高级绘图函数对金融领域的数据进行绘图并做简单分析的案例数据。 Debt to Assets Ratio（资产负债率） ROA（资产回报率= 税后净利润/总资产） Total Assets Turnover（总资产周转率） Cash Ratio（现金比率=（货币资金+有价证券）÷流动负债） group（分组）（normal常态; 通常标准; 一般水平；ST股是指境内上市公司经营连续两年亏损，被进行退市风险警示的股票)

亲测OK,可直接导出excel文件，csv文件；不用指定下载路劲，直接下载到本地，服务器不用生成临时文件。

from operator import itemgetter#导入定位的头方便定位按照哪里排序 i=0#初始化变量 with open('C:\\Users\\lys\\Desktop\\countries_zh .csv','r') as f:#打开文件地址我的地址是这个别人的还得改一下 table=[]#开个列表 No1=f.readline()#读取一行因为我的第一行是目录所有先读取了就不用计算了 print(No1)#输出目录 for line in f:#从现在的第二行开始找，因为上一步的操作把当前指针指向了第二行了 col = li

泰坦尼克号训练和测试数据

前言 有些人看到这个问题觉得不是问题，是嘛，不就是df.col[]函数嘛，其实忽略了一个重点，那就是我们要省去把csv文件全部读取这个过程，因为如果在面临亿万级别的大规模数据，得到的结果就是boom，boom，boom。 我们要使用一下现成的函数里面的参数nrows,和skiprows，一个代表你要读几行，一个代表你从哪开始读，这就可以了，比如从第3行读取4个 示例代码 import pandas as pd df = pd.DataFrame({'a':[1,2,3,4,5,6,7,8,9],'b':[22,33,44,55,66,77,88,99,10]}) df.to_csv('tes

在我们需求中需要读取一个csv文件的数据，但是只有旧的csv的几列数据再新写入一个csv文件，而且在旧的数据有空的数据，需要判断旧的csv的空值。可能写的存在不完善！但是应用的需求里面还是能用的

读取csv时遇到一个长数字（比较长的数字，excel中长度超过16位后，会变成科学计数法显示）转换问题。在csv中正常显示全部数字，没有变成科学计数法，但用pd.read_csv后就变成了科学计数法显示， 如下图显示。这是个问题，当然要解决呀呀呀。 搜索了许多网页，找到一篇文章可以解决这个问题： https://www.jb51.net/article/164692.htm （见文章【 4、使用csv读写csv文件示例代码】） import csv csvFile = open('5000 Sales Records.csv','r') reader = csv.reader(csvFil

主要介绍了python读取csv文件指定行的方法详解,需要的朋友可以参考下