不完整将多个csv文件导入到DataFrame中并连接到一个pandas中
将多个csv文件导入到DataFrame中并连接到一个pandas中，可以使用pandas库来实现。下面是完善且全面的答案：
在Python中，可以使用pandas库来处理和分析数据。要将多个csv文件导入到DataFrame中并连接到一个pandas中，可以按照以下步骤进行操作：
- 导入必要的库：
import pandas as pd
import glob- 使用glob模块获取所有csv文件的文件路径：
file_paths = glob.glob('*.csv')这将返回一个包含所有csv文件路径的列表。
- 创建一个空的DataFrame：
df = pd.DataFrame()- 循环遍历文件路径列表，逐个读取csv文件并将其添加到DataFrame中：
for file_path in file_paths:
temp_df = pd.read_csv(file_path)
df = df.append(temp_df, ignore_index=True)这将逐个读取csv文件并将其添加到DataFrame中。
- 连接到一个pandas中：
现在，你已经将所有csv文件导入到DataFrame中，可以对DataFrame进行进一步的操作和分析。
完善的答案应该包括以上步骤，并且给出了如何使用pandas库来实现将多个csv文件导入到DataFrame中并连接到一个pandas中的详细说明。
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我刚开始学习一门金融学的python课程，而且是编程新手。我试图将csv文件导入到"fb“dataframe中，但它一直给我以下错误:类型对象'DataFrame‘没有属性'read_csv’。
下面是我的代码：
import pandas
import pandas as pd
fb=pd.DataFrame.read_csv('data/facebook.csv')
浏览 2提问于2021-07-27得票数 0
我正在尝试将几个文件从csv导入到单个DataFrame中，并在尝试添加第三个DataFrame时得到以下错误。
AssertionError: cannot create BlockManager._ref_locs because block [ObjectBlock: [CompletionDate, Categories, DateEntered_x, <lots more columns here>...], dtype=object)] does not have _ref_locs set
守则是：
project = pandas.read_csv(read_csv
浏览 9提问于2013-08-11得票数 1
回答已采纳
我在一个文件夹中有5个csv文件，在这里我想将每个csv文件中的所有列连接到一个dataframe中。当我只加入2个csv文件时，它工作得很好，但是当我想加入5个csv文件时，我遇到了一个错误。我的代码如下：
In [7]:
import pandas
import os
import numpy as np
import glob
path =r'D:/PreprocessingITRC/output/All/'
allFiles = glob.glob(path + "/*.csv")
dataframe = pandas.DataFrame()
for
浏览 4提问于2015-04-20得票数 2
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3回答
下面是代码，将数据导入到数据框中，但无法将其转换为列表。获取TypeError：“list”对象不可调用
import pandas
import numpy
import random
dataframe = pandas.read_csv('data.csv')
list= ['Gender']
dataset = dataframe.drop(list, axis=1)
print(list(dataset))
浏览 2提问于2018-09-13得票数 2
使用Pandas或CSV模块将具有不同列数的CSV导入到Pandas DataFrame中的最佳方法是什么。
"H","BBB","D","Ajxxx Dxxxs"
"R","1","QH","DTR"," "," ","spxxt rixxls, raxxxd","1"
使用此代码：
import pandas as pd
data = pd.read_csv("smallsample.txt&
浏览 4提问于2014-11-19得票数 28
回答已采纳
我想从一个目录中读取几个csv文件到pandas中，并将它们连接到一个大的DataFrame中。不过，我还没能弄明白这一点。这是我到目前为止所知道的： import glob
import pandas as pd
# get data file names
path =r'C:\DRO\DCL_rawdata_files'
filenames = glob.glob(path + "/*.csv")
dfs = []
for filename in filenames:
dfs.append(pd.read_csv(filename))
# C
浏览 299提问于2014-01-03得票数 597
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2回答
使用多个值搜索Python字典
、、、、
我有以下CSV文件中的数据，可在此处获得：
CSV屏幕截图：
我编写了以下代码将CSV文件作为Pandas Dataframe导入到Python中，之后的代码创建了一个字典dict。字典必须使用名称和区域作为关键字，并将Windows和Linux价格作为字典值。
#Import libraries and CSV file into dataframe, renaming columns, printing head
import pandas as pd
df = pd.read_csv('file.csv')
col_names = ['Name&
浏览 2提问于2018-07-06得票数 0
有csv文件。在excel或pandas中打开时，外国字母会变成乱码。 在excel中，我转到 Data --> From Text -->指定File --> Step 1并更改'File Origin‘，问题就解决了。 如何在将文件导入到dataframe时执行此操作？ ?
浏览 8提问于2019-04-14得票数 0
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1回答
我正在对围绕6GB的大型文件进行计算，每个文件中都有、Modin、熊猫、，我听说与熊猫相比，这是优化的。
我需要以块的形式读取CSV文件，并对其执行计算，并将其附加到大型 dataframe 中，并再次将大数据文件转换为CSV文件。
这对于Pandas来说是非常好的。但是处理小文件需要花费太多的时间。对于6GB文件，我甚至都无法想象。
然而，当我试图对modin熊猫做同样的事情时，它无法将dataframe附加到一个大的数据文件中，而我想要转换为csv文件。
有人能提出任何替代这个或解决方案的建议吗。
Python - 3.6
Pandas - 0.24.2
Modin Pandas - 0.
浏览 0提问于2019-06-15得票数 1
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2回答
如何加快大型xlsx文件的导入？
、、、、
我想要处理一个大的200 15 (xlsx)文件，其中包含15个工作表和100万行，每个行有5列)，并根据数据创建一个熊猫数据。Excel文件的导入非常慢(最多10分钟)。不幸的是，Excel导入文件格式是强制性的(我知道csv更快.)。
如何加快将一个大型Excel文件导入熊猫数据文件的过程？如果可能的话，如果可能的话，把时间降到1-2分钟是很好的，这样就更能忍受了。
到目前为止，我已经尝试过：
选项1- Pandas I/O read_excel
%%timeit -r 1
import pandas as pd
import datetime
xlsx_file = pd.ExcelF
浏览 1提问于2019-04-20得票数 12
我已经将CSV文件导入到pandas DataFrame中，并有一个包含以下值的datetime64列：
2014-06-30 21:50:00
我只想删除时间或将时间设置为午夜：
2014-06-30 00:00:00
做这件事最简单的方法是什么？
浏览 0提问于2014-10-23得票数 5
我需要向现有的CSV文件中添加一列。因此，我打开文件，将列连接到该文件，并尝试将其保存回去。但我得到了错误：
TypeError: Mismatch between array dtype ('object') and format specifier ('%.18e %.18e %.18e')
我使用的代码是：
dataframe = pandas.read_csv(file)
dataset = dataframe.values
labels_col=numpy.zeros((len(dataset),1))
dataset=numpy.concaten
浏览 17提问于2019-08-14得票数 0
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1回答
我在CSV文件中有以下列(请注意，某些行可能由随机数量的活动组成)： Activities
[{'id':18, 'name': 'Football'}, {'id': 35, 'name': 'Rugby'}, {'id': 10736, 'name': 'Hockey'}]
[{'id':16, 'name': 'Chess'}, {'id': 98, 'name':
浏览 11提问于2020-09-24得票数 1
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1回答
我正在尝试导入目录中的所有.csv文件。我想将它们存储在每个文件的数组中(例如，名为file_name)。我尝试按照线程中的建议执行以下代码
import pandas as pd
import glob
import os
path = "E:\\9sem\\INO\\Dane\\input\\"
all_files = glob.glob(os.path.join(path, "*.csv")) #make list of paths
for file in all_files:
# Getting the file name without e
浏览 5提问于2019-08-02得票数 0
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0回答
我想要将数据帧导出到csv。但最重要的是，我想打印数据帧的日期，以在csv文件中产生以下结果。如何将字符串句子连接到数据帧中，以便将其一起导出到csv？
import pandas as pd
import datetime as dt
today1=dt.datetime.today().strftime('%Y%m%d')
print('This dataframe is created on ',today1)
df=pd.DataFrame({'A':[1,2],'B':[3,4]})
print(df)
df.to_c
浏览 5提问于2016-12-20得票数 1
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将多个CSV文件导入熊猫并连接到一个DataFrame中，其中所有csv的第1列相同，没有数据头，只有文件名。
在所有CSV中，只有文件名描述了其中数据的含义。在所有CSV文件中没有头文件。第一列在所有CSV文件中都很常见。
如何将所有CSV文件合并到python中的一个数据集中。代码：
import os
import pandas as pd
import glob
path= "....\\data"
os.chdir(path)
results = pd.DataFrame()
for counter, current_file in enumerate(glob.
浏览 4提问于2020-05-30得票数 0
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1回答
我想将R数据类型转换为Python数据类型，下面是完整的代码
def convert_datafiles(datasets_folder):
import rpy2.robjects
rpy2.robjects.numpy2ri.activate()
pandas2ri.activate()
for root, dirs, files in os.walk(datasets_folder):
for name in files:
# sort out .RData files
if name.endswith('.RData'):
浏览 14提问于2018-01-05得票数 0
在执行压缩时能够导入CSV，但它看起来像一个数据帧而不是一个系列？
这就是我试过的
import pandas as pd
import numpy as np
dnd_name = pd.read_csv(r"dnd-dataframe.csv", usecols = ["name"], squeeze = True)
dnd_name.head()
这就是我所期望的，至少我记得，我知道输出不是一个数据框架，而是更像一个系列？
我原以为它会像一个系列，而不是像数据帧，看起来像这样
name
bam Bard Dagger, sl
浏览 4提问于2020-07-19得票数 3
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我需要将csv文件的内容导入到excel工作表中，该工作表已经创建，不会更改(而csv的内容可以被覆盖)。
目前，我正在使用精益器创建一个带有csv读取器的excel文件。
from pandas.io.excel import ExcelWriter
import pandas
csv_file = 'name.csv'
ew = ExcelWriter('name.xlsx',sheet_name='name')
pandas.read_csv(csv_file, decimal=',').to_excel(ew,
浏览 2提问于2019-08-27得票数 0
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1回答
将DataFrame写入excel文件会使工作表中的数据为零。 我正在创建一个机器人“童子军应用程序”。它会在大约两天的时间内接收多个.csv文件。csv文件的命名方式为四位数字加上连字符，然后是匹配号。例如"2073-18.csv“。每个团队的多个文件将到达。我需要一个工作表为每个团队与每个csv文件的内容在同一工作表上为该团队。创建工作表可以，但不能将数据写入这些工作表。 import os
import glob
import csv
from xlsxwriter.workbook import Workbook
import pandas as pd
import nump
浏览 21提问于2019-06-04得票数 0
我有一个很大的CSV文件，在块的一部分使用用户定义的输入"num_rows“(行数)，使用"chunksize”参数，返回"pandas.io.parsers.TextFileReader“对象，如下所示：
num_rows = int(input("Enter number of rows to be processed
chunk = pd.read_csv("large_file.csv", chunksize = number_of_rows)
for data_chunk in chunk:
# some processin
浏览 1提问于2019-11-21得票数 0
我正在尝试使用Python将多个文本文件转换为单个.csv文件。我当前的代码是：
import pandas
import glob
#Collects the files names of all .txt files in a given directory.
file_names = glob.glob("./*.txt")
#[Middle Step] Merges the text files into a single file titled 'output_file'.
with open('output_file.txt',
浏览 22提问于2021-06-12得票数 1
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作为数据分析应用程序的一部分，我有以下从文件中导入到熊猫中的数据。
date,value,cat
1/6/2000,5,a
2/6/2000,10,b
3/6/2000,15,c
我需要更改日期格式
import pandas.io.date_converters as conv
import pandas as pd
df = pd.read_csv('temp.csv', index_col=0, parse_dates=True, dayfirst=True)
print df
运行上述命令后，在ipython中的dataframe如下所示
浏览 3提问于2013-12-22得票数 4
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1回答
是否有办法从txt-文件中订购Pandas数据文件中的列：
pandas.DataFrame.read_table
例如，从csv文件中，使用：
pandas.DataFrame.to_csv
中可以传递订单列。
columns
或者一般情况下，是否有一种重新排序dataframe列的方法？也许使用.ix模块？
浏览 2提问于2014-07-15得票数 1
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我正在尝试将csv文件导入到Pandas DataFrame中。但是，这是一个挑战，例如，我不能使用skiprows=9，因为csv格式有时不一致，在实际表开始之前它将包含一些无用的信息。
幸运的是，在表开始之前，总是有一个带有字符串"report字段“的行，然后真正的表从下一行开始。
有任何方法可以跳过所有的行直到它捕获模式“报告字段”吗？
谢谢。
浏览 0提问于2017-06-28得票数 3
我正在写我在Python上的第一个实验。我已经使用“精神病”创建了我的实验，一切都正常，但是我在将Python中的实验数据导入到Excel文件时遇到了问题。
一旦我完成实验，我的Excel文件就是空白的。我将分享我尝试将数据导入Excel的代码行。
谢谢你的帮助!
df = pandas.DataFrame(columns=['answer', 'correctness', 'RT'])
df.loc[csvcounter] = [user_response[0][0], correctness, user_response[0][1]] #[
浏览 1提问于2017-12-07得票数 0
因此，我在这里将一个csv文件导入到python中，然后尝试对第一列做一些操作：'Type'，但我一直收到消息：
“类型：'DataFrame‘对象没有’AttributeError‘属性”。
按名称打印列不起作用，但按位置打印则起作用。为什么按名称引用它不起作用？它适用于所有其他列。
import pandas as pd
data = pd.read_csv('ResturantData.csv', sep=',', index_col=False)
df = pd.DataFrame(data=data)
print(df.
浏览 7提问于2017-08-05得票数 1
我有一个带有自动增量主键的Exasol表，并希望使用pyexasol中的import_from_pandas填充它。
通过导入到exasol表，我必须省略RKEY，因为Exasol会自动递增它。但是在pandas中保留rkey为空或者根本不创建rkey列对我来说是行不通的。
我浏览了pandas.to_csv，它似乎没有在写入csv时省略列的选项。
import pandas as pd
import pyexasol
score = pd.DataFrame(columns = ['rkey','score'])
score['score']
浏览 8提问于2019-10-21得票数 0
我正在使用DataFrame从Pandas模块读取tsv文件中的数据。
df = pandas.DataFrame.from_csv(filename, sep='\t')
该文件大约有5000列(4999个测试参数和1个结果/输出值)。
我遍历整个tsv文件，并检查结果值是否与预期值匹配。然后，我将该行写入另一个csv文件中。
expected_value = 'some_value'
with open(file_to_write, 'w') as csvfile:
csvfwriter = csv.writer(csvfile, del
浏览 3提问于2016-11-29得票数 0
回答已采纳
我手动创建了一个DataFrame：
import pandas as pd
df_articles1 = pd.DataFrame({'Id' : [4,5,8,9],
'Class':[
{'encourage': 1, 'contacting': 1},
{'cardinality': 16,
浏览 3提问于2021-03-27得票数 5
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我目前正在尝试将一个没有任何标题的大csv文件(50GB+)导入到一个pyarrow表中，该表的总体目标是将该文件导出为Parquet格式，并在Pandas或Dask DataFrame中进一步处理该文件。如何为csv文件在py箭头中指定列名和列dtype？
我已经考虑过将头附加到csv文件中。这将强制对文件进行完全重写，这看起来像是不必要的开销。据我所知，arrow提供了模式来定义特定列的dtype，但是docs缺少一个在将csv文件转换为箭头表时这样做的具体示例。
假设这个csv文件有一个简单的例子，即"A“和"B”两列。我的当前代码如下：
import numpy as
浏览 0提问于2019-07-19得票数 2
回答已采纳
1回答
我有一个txt文件，其中的值是随机分开的，有时只有一个空格，有时有很多。我使用pd.read_csv将该文件导入到熊猫中，但在我的DataFrame中只有一列。如何定义sep参数以正确读取值？
浏览 0提问于2021-02-19得票数 1
嗨，我正在尝试从csv数据表中删除所有连字符。所有的值都是XYZ-001，XYZ-002，XYZ-003等，我希望它们看起来像XYZ001，XYZ002，XYZ003。我似乎想不出如何使用.replace()特性。还有其他的想法吗？？ import pandas as pd
dfz = pd.read_csv('control.csv', index_col=0, parse_dates=True)
df1 = pd.DataFrame(dfz[0])
print(dfz['Unnamed: 1'])
dfz['Unnamed: 1'].re
浏览 22提问于2019-01-04得票数 2
我编写了一个sql查询：
SELECT a,b
from db
我使用库psycopg2连接到数据库。然后我可以用pandas.io.sql写表给熊猫数据。但问题是这个数据太大了(超过15亿行)，我不能用木星打开它。我怎么能立即把输出写成csv？
浏览 8提问于2022-08-23得票数 -1
我知道在datatable中读取csv文件要比pandas DataFrame快得多。 然而，在我的例子中 我有几个csv文件，我必须一个接一个地添加所有文件。 所以我将所有这些pd.read_csv(文件)附加到空的DataFrame中。 使用datatable读取csv文件并将其附加到空数据表会更快吗 然后最终将最终的数据表转换为csv？ 所以我想知道除了pandas DataFrame之外最快的csv文件附加方法。
浏览 17提问于2021-10-26得票数 0
我在一个文件夹中有很多csv文件。对于本例，假设file1.csv到file9.csv。我想要的是在单独的数据帧中导入这些文件中的每个。不能在1个dataframe中导入它，因为所有文件都有不同的列。下面的代码遍历此文件路径中的所有csv文件，并假定将它们导入到不同的数据帧中。然而，我没有看到9个数据帧，而只有1个叫做df。为什么这不起作用。我以为df.name会做创建单独的数据帧的把戏，但它没有。有人知道我应该修改什么才能让它工作吗？ import pandas as pd
import os
import glob
filepath = r'C:/Source data'
浏览 56提问于2021-01-19得票数 1
有没有人有一种很好的、整洁和稳定的方式来达到以下目的：
pandas.read_sql(sql, con, chunksize=None)
和/或
pandas.read_sql_table(table_name, con, schema=None, chunksize=None)
与SQLAlchemy & psycopg2连接到红移，直接进入DataFrame？
解决方案应该能够处理大量的数据。
浏览 3提问于2017-09-27得票数 3
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1回答
我有一个包含四列的CSV文件：Category、Type、Provider和Cost。
Category ,Type,Provider,Cost
Home,Mortgage,Real Homes,"$1,500.00"
Utilities,Gas,Landsberg Gas,$100.00
Utilities,Electric,Edison,$100.00
Utilities,Internet,Verizon Fios,$60.00
Food,Groceries,Ralphs,$280.00
我使用以下代码将csv文件导入到DataFrame中：
bills = pd.rea
浏览 0提问于2021-11-26得票数 0
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我正在尝试将CSV格式的数据导入到Pandas dataframe。CSV数据位于.txt文件中，位于web中。问题是，我只想导入格式化为CSV的.txt文件的一部分(或多个部分)(参见下面的图像)。本质上，我需要跳过前9行，然后导入行10-16作为CSV。
我的代码
import csv
import pandas as pd
import io
url = "http://www.bom.gov.au/climate/averages/climatology/windroses/wr15/data/086282-3pmMonth.txt"
df = pd.read_csv
浏览 2提问于2020-02-18得票数 1
回答已采纳
1回答
我有一个pandas.DataFrame，其中一个列作为图像。该列的每一行都是作为2d numpy.array的图像。我用DataFrame将csv文件保存到pandas.DataFrame.to_csv()中。但是，当我打开csv文件时，列变成字符串而不是numpy.array。
如何读取csv文件并保存numpy.array
浏览 0提问于2017-03-13得票数 11
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我有一个10 CSV的CSV文件。我可以通过两种方式将文件放入S3中。
1)将整个文件上传到单个csv对象中。
2)将文件分成多个分块(比如200mb)，然后上传。
现在，我需要将对象中的所有数据放入一个运行在EC2实例上的pandas数据框中。
1)一种方法是发出单个请求并获取文件，如果它是一个大文件，并将数据放在dataframe中。
2)另一种方式是对每个object进行多次请求，并不断向dataframe追加数据。
哪种方法更好呢？
浏览 0提问于2020-03-26得票数 0
我正在尝试使用Python中的Pandas来导入和操作一些csv文件。
我的代码如下：
import pandas as pd
from pandas import dataframe
data_df = pd.read_csv('highfrequency2.csv')
print(data_df.columns)
但是有一个错误：
ImportError: cannot import name DataFrame
我在Python中有Pandas，我认为dataframe是随Pandas一起提供的。
那么，谁能告诉我这个错误消息是什么意思？
谢谢
浏览 0提问于2015-04-19得票数 6
3回答
查找有向图中的所有节点前置节点
、、、、
我需要在列ID中找到所有连接的元素。
例如，我的主元素是ID列中的4120882840。
4120882840连接到4120874920, 4120874720 (请参阅专栏ID2)。同样，4120874920连接到4121482000，4121482000进一步连接到4121480930，依此类推
最后，列表中所有连接到4120882840的元素都是[4120882840, 4120874920, 4121482000, 4121480930, 4121480780, 4120874720, 4120871840, 4120871830]共8个元素
但我只得到了前7个，即[412088284
浏览 0提问于2020-07-27得票数 1
我有一个python (熊猫)脚本，它将csv文件读入一个dataframe，编辑它们，并使它们成为一个新的csv (输出)：
import pandas as pd
df = pd.read_csv(r'\filename.csv', sep=',')
# I skipped over the dataframe edits
try:
df.to_csv(r'outputfilename', sep='\t', encoding='utf-8')
except IOError as e:
浏览 0提问于2018-06-12得票数 0
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在Python中使用Pandas，导入和导出CSV文件。
Type列中的数据类型通过原始CSV中的数据类型int64导入到dataframe。
因此，根据原始CSV中名为Type的列中的数值，将向列Newtype添加相应的类型(textstring)。使用字典将以下列方式进行此查找：
如果类型等于1，CSV中的“行”将在导出的CSV (代码末尾)的列(命名为Newtype)的同一行中分配textstring "NameOne“。
import pandas as pd
import csv
df = pd.read_csv("import.csv", names
浏览 1提问于2018-02-09得票数 0
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1回答
我有两个CSV文件(每个大约4 4GB )，我想检查这两个文件条目之间的差异。
假设1.csv中的Row1条目与2.csv的row1不匹配，但与2.csv的第100行相同，则不会显示任何差异。
只有当两个CSV文件中没有相同的条目时，才能看到差异。限制条件是不能使用任何数据库。
我使用dask.Dataframe来输入这个文件，但我没有看到任何api或函数来找出Dask文档中的区别。
我甚至还没有找到将Dask Dataframe转换为Panda Dataframe的方法，也无法将此Dataframe转换为任何文本或CSV文件。
有没有什么解决方案可以比较这么大的文件并找出不同之处。
请找到我
浏览 1提问于2018-01-18得票数 3
如何将数据从Pandas DataFrame导入到空气表中。我已经找了好几个小时了，什么都没看到。例如，这是我的数据文件：
ar = numpy.array([[1.1, 2, 3.3, 4], [2.7, 10, 5.4, 7], [5.3, 9, 1.5, 15]])
df = pandas.DataFrame(ar,columns = ['A', 'B', 'C', 'D'])
它给出的是：
A B C D
1.1 2 3.3 4
2.7 10 5.4 7
5.3 9 1.5
浏览 3提问于2021-02-28得票数 0
Python新手。我正在导入一个CSV，如果有任何数据丢失，我需要返回一个带有附加列的CSV，以指示哪些行缺少数据。我的同事建议我将CSV导入到一个数据帧中，然后创建一个带有"Comments“列的新数据帧，在其中填充对目标行的注释，并将其附加到原始数据帧中。我陷入了使用与"dfinput“匹配的正确行数填充新的dataframe "dferr”的步骤。 我搜索过"pandas csv return error column where data is missing"，但没有找到任何与创建标记坏行的新CSV相关的内容。我甚至不知道提出的方法是不是最好
浏览 14提问于2019-05-28得票数 0
回答已采纳
我想通过不同的csv文件包含在同一目录中的不同文件夹。我的文件夹在我的工作目录中。我的文件夹名为：
folder1, folder2,folder3
他们每一个都有相同名字的csv，csv1.csv, csv2.csv。
我试过这个代码：
import os
import re
import pandas as pd
from pandas.core.frame import DataFrame
rootDir = '.'
for dirName, subdirList, fileList in os.walk(rootDir, topdown=False):
pri
浏览 5提问于2015-09-02得票数 1
回答已采纳
No objects to concatenate，我有问题。我不能从main及其子目录导入.csv文件来将它们连接到一个DataFrame中。我在用熊猫。旧的答案对我没有帮助，所以请不要标记为重复。
文件夹结构是这样的
main/*.csv
main/name1/name1/*.csv
main/name1/name2/*.csv
main/name2/name1/*.csv
main/name3/*.csv
import pandas as pd
import os
import glob
folder_selected = 'C:/Users/jacob/Documents/c
浏览 3提问于2020-12-26得票数 4
回答已采纳
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