来自scikit-learn官网的iris数据集，该数据集共150条记录，每条记录4个特征，包括3个鸢尾花的类别

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

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2019年广州市poi适合项目工作时使用对照，与百度地图匹配

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103976个英语单词库 （sql版，csv版，Excel版） 库表中包含英文单词，中文翻译，单词的词性及多种词义, 执行SQL语句就可以生成表，支持SQL Server，MySQL等多种数据库。 支持phpMyAdmin直接导入。 文件列表说明： EnWords.sql SQL导入文件，可以直接在phpMyAdmin中导入。也可以直接导入MS SQL Server各个版本中。 EnWords.csv Excel格式文件，也可以用于导入到数据库中。

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