首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何在Python中将3列合并为新列并将结果列添加到现有的CSV文件中(不使用Panda)

在Python中将3列合并为新列并将结果列添加到现有的CSV文件中,如果不使用Pandas,可以使用csv模块来实现。下面是具体的步骤:

  1. 导入csv模块:
代码语言:txt
复制
import csv
  1. 打开要操作的CSV文件:
代码语言:txt
复制
with open('filename.csv', 'r') as file:
    reader = csv.reader(file)
    rows = list(reader)
  1. 在每行的末尾添加新的合并列,并更新每行的数据:
代码语言:txt
复制
for row in rows:
    column1 = row[0]  # 第一列的数据
    column2 = row[1]  # 第二列的数据
    column3 = row[2]  # 第三列的数据
    
    # 合并3列数据
    new_column = column1 + column2 + column3
    
    # 在该行的末尾添加新的合并列
    row.append(new_column)
  1. 保存更新后的数据到CSV文件中:
代码语言:txt
复制
with open('filename.csv', 'w', newline='') as file:
    writer = csv.writer(file)
    writer.writerows(rows)

完整的代码如下:

代码语言:txt
复制
import csv

# 打开要操作的CSV文件
with open('filename.csv', 'r') as file:
    reader = csv.reader(file)
    rows = list(reader)

# 在每行的末尾添加新的合并列,并更新每行的数据
for row in rows:
    column1 = row[0]  # 第一列的数据
    column2 = row[1]  # 第二列的数据
    column3 = row[2]  # 第三列的数据
    
    # 合并3列数据
    new_column = column1 + column2 + column3
    
    # 在该行的末尾添加新的合并列
    row.append(new_column)

# 保存更新后的数据到CSV文件中
with open('filename.csv', 'w', newline='') as file:
    writer = csv.writer(file)
    writer.writerows(rows)

这样就可以将3列合并为新列,并将结果列添加到现有的CSV文件中,而不使用Pandas。请将代码中的'filename.csv'替换为实际的CSV文件名。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

一行代码将Pandas加速4倍

虽然 panda 是 Python 中用于数据处理的库,但它并不是真正为了速度而构建的。了解一下新的库 Modin,Modin 是为了分布式 panda 的计算来加速你的数据准备而开发的。...CSV 的每一行都包含了 CS:GO 比赛中的一轮数据。 现在,我们尝试使用最大的 CSV 文件(有几个),esea_master_dmg_demo .part1.csv,它有 1.2GB。...连接多个 DataFrames 是 panda 中的一个常见操作 — 我们可能有几个或多个包含数据的 CSV 文件,然后必须一次读取一个并连接它们。...用于 DataFrame 清洗的 panda 函数是*.fillna()*函数。此函数查找 DataFrame 中的所有 NaN 值,并将它们替换为你选择的值。...因此,并不是所有的 pandas 功能都被完全加速了。如果你在 Modin 中尝试使用一个还没有被加速的函数,它将默认为 panda,因此不会有任何代码错误或错误。

2.9K10

一行代码将Pandas加速4倍

虽然 panda 是 Python 中用于数据处理的库,但它并不是真正为了速度而构建的。了解一下新的库 Modin,Modin 是为了分布式 panda 的计算来加速你的数据准备而开发的。...CSV 的每一行都包含了 CS:GO 比赛中的一轮数据。 现在,我们尝试使用最大的 CSV 文件(有几个),esea_master_dmg_demo .part1.csv,它有 1.2GB。...连接多个 DataFrames 是 panda 中的一个常见操作 — 我们可能有几个或多个包含数据的 CSV 文件,然后必须一次读取一个并连接它们。...用于 DataFrame 清洗的 panda 函数是*.fillna()*函数。此函数查找 DataFrame 中的所有 NaN 值,并将它们替换为你选择的值。...因此,并不是所有的 pandas 功能都被完全加速了。如果你在 Modin 中尝试使用一个还没有被加速的函数,它将默认为 panda,因此不会有任何代码错误或错误。

2.6K10
  • Python随机抽取多个Excel的数据从而整合为一个新文件

    本文介绍基于Python语言,针对一个文件夹下大量的Excel表格文件,基于其中每一个文件,随机从其中选取一部分数据,并将全部文件中随机获取的数据合并为一个新的Excel表格文件的方法。   ...我们希望实现的,就是从每一个Excel表格文件中,随机选取10行数据(第1行数据肯定不能被选进去,因为其为列名;第1列数据也不希望被选进去,因为这个是表示时间的数据,我们后期不需要),并将这一文件夹中全部的...然后,使用Pandas中的sample()函数随机抽取了该文件中的10行数据,并使用iloc[]函数删除了10行数据中的第1列(为了防止第1列表示时间的列被选中,因此需要删除)。...最后,使用Pandas中的concat()函数将抽样后的数据添加到结果DataFrame中。   ...最后,使用Pandas中的to_csv()函数将结果DataFrame保存到结果数据文件夹中,文件名为Train_Model_1.csv,并设置index = False表示不保存索引。

    24210

    手把手教你做一个“渣”数据师,用Python代替老情人Excel

    GitHub链接: https://github.com/ank0409/Ditching-Excel-for-Python 一、将excel文件导入Panda DataFrame 初始步骤是将excel...我们使用Iris样本数据集,出于教育目的,该数据集可在线免费使用。 请按照以下链接下载数据,并将其放在与存储Python文件的同一文件夹中。...如果默认使用本地文件的路径,用“\”表示,接受用“/”表示,更改斜杠可以将文件添加到Python文件所在的文件夹中。如果需要有关上述内容的详细说明,请参阅以下文章。...4、使用工作表中的列作为索引 除非明确提到,否则索引列会添加到DataFrame中,默认情况下从0开始。...5、略过行和列 默认的read_excel参数假定第一行是列表名称,会自动合并为DataFrame中的列标签。

    8.4K30

    PostgreSQL 教程

    导入和导出数据 您将学习如何使用COPY命令,以 CSV 文件格式对 PostgreSQL 数据进行导入和导出。 主题 描述 将 CSV 文件导入表中 向您展示如何将 CSV 文件导入表中。...将 PostgreSQL 表导出到 CSV 文件 向您展示如何将表导出到 CSV 文件。 使用 DBeaver 导出表 向您展示如何使用 DBeaver 将表导出到不同类型和格式的文件。...创建表 指导您如何在数据库中创建新表。 SELECT INTO 和 CREATE TABLE AS 向您展示如何从查询的结果集创建新表。...使用 SERIAL 自增列 使用 SERIAL 将自动增量列添加到表中。 序列 向您介绍序列并描述如何使用序列生成数字序列。 标识列 向您展示如何使用标识列。 更改表 修改现有表的结构。...外键 展示如何在创建新表时定义外键约束或为现有表添加外键约束。 检查约束 添加逻辑以基于布尔表达式检查值。 唯一约束 确保一列或一组列中的值在整个表中是唯一的。

    59010

    如何在 Python 中将分类特征转换为数字特征?

    在本文中,我们将探讨在 Python 中将分类特征转换为数字特征的各种技术。...要在 Python 中实现标签编码,我们可以使用 scikit-learn 库中的 LabelEncoder 类。...要在 Python 中实现独热编码,我们可以使用 pandas 库中的 get_dummies() 函数。...Here is an example: 在此代码中,我们首先从 CSV 文件中读取数据集。然后,我们使用 get_dummies() 函数为 “color” 列中的每个类别创建新的二进制特征。...结论 综上所述,在本文中,我们介绍了在 Python 中将分类特征转换为数字特征的不同方法,例如独热编码、标签编码、二进制编码、计数编码和目标编码。方法的选择取决于分类特征的类型和使用的机器学习算法。

    73420

    Pandas 25 式

    把每个 CSV 文件读取成 DataFrame,合并后,再删除导入的原始 DataFrame,但这种方式占用内存太多,而且要写很多代码。 使用 Python 内置的 glob 更方便。 ?...把文件名规则传递给 glob(),这里包括通配符,即可返回包含所有合规文件名的列表。 本例里,glob 会查找 data 子目录里所有以 stocks 开头的 CSV 文件。 ?...调用 read_csv() 函数读取生成器表达式里的每个文件,把读取结果传递给 concat() 函数,然后合并为一个 DataFrame。...通过赋值语句,把这两列添加到原 DataFrame。 ? 如果想分割字符串,但只想保留分割结果的一列,该怎么操作? ? 要是只想保留城市列,可以选择只把城市加到 DataFrame 里。 ?...这里包含了两列,第二列包含的是 Python 整数列表。 要把第二列转为 DataFrame,在第二列上使用 apply() 方法,并把结果传递给 Series 构建器。 ?

    8.4K00

    数据分析篇 | PyCon 大咖亲传 pandas 25 式,长文建议收藏

    把每个 CSV 文件读取成 DataFrame,合并后,再删除导入的原始 DataFrame,但这种方式占用内存太多,而且要写很多代码。 使用 Python 内置的 glob 更方便。 ?...把文件名规则传递给 glob(),这里包括通配符,即可返回包含所有合规文件名的列表。 本例里,glob 会查找 data 子目录里所有以 stocks 开头的 CSV 文件。 ?...调用 read_csv() 函数读取生成器表达式里的每个文件,把读取结果传递给 concat() 函数,然后合并为一个 DataFrame。...通过赋值语句,把这两列添加到原 DataFrame。 ? 如果想分割字符串,但只想保留分割结果的一列,该怎么操作? ? 要是只想保留城市列,可以选择只把城市加到 DataFrame 里。 ?...这里包含了两列,第二列包含的是 Python 整数列表。 要把第二列转为 DataFrame,在第二列上使用 apply() 方法,并把结果传递给 Series 构建器。 ?

    7.2K20

    Python进阶之Pandas入门(二) 读取和导出数据

    通过这一课,您将会: 1、学会用pandas将数据导入文件中 2、学会用pandas从文件中读取数据 pandas写入文件 对于将数据写入文件,panda提供了直观的命令来保存数据: df.to_csv...当我们保存JSON和CSV文件时,我们需要向这些函数输入的只是我们需要的文件名和适当的文件扩展名。使用SQL,我们不创建新文件,而是使用之前的con变量将新表插入数据库。...请记得保留这个结果,因为我们会在读取文件中使用到它们。...pandas读取文件 1 读取CSV文件 使用CSV文件,你只需要一行命令来加载数据: df = pd.read_csv('purchases.csv') print(df) 输出结果: Unnamed...: 0 apples oranges 0 June 3 0 1 Robert 2 3 2 Lily 0 7 3 David 1 2 csv没有DataFrames中第一列的索引,所以我们需要使用index_col

    2.1K10

    pandas 入门 1 :数据集的创建和绘制

    这可以防止阅读本教程的用户下载任何文件以复制下面的结果。我们将此数据集导出到文本文件,以便您可以获得的一些从csv文件中提取数据的经验 获取数据- 学习如何读取csv文件。...为了纠正这个问题,我们将header参数传递给read_csv函数并将其设置为None(在python中表示null) df = pd.read_csv(Location, header=None) df...在此分析中,我不担心任何可能的异常值。 要意识到除了我们在“名称”列中所做的检查之外,简要地查看数据框内的数据应该是我们在游戏的这个阶段所需要的。...Out[1]: dtype('int64') 如您所见,Births列的类型为int64,因此此列中不会出现浮点数(十进制数字)或字母数字字符。...plot()是一个方便的属性,pandas可以让您轻松地在数据框中绘制数据。我们学习了如何在上一节中找到Births列的最大值。现在找到973值的实际宝贝名称看起来有点棘手,所以让我们来看看吧。

    6.1K10

    python数据分析——数据预处理

    在Python中,我们可以使用scikit-learn等机器学习库来进行特征选择和降维,同时也可以利用自己的业务知识来构造新的特征。 在进行数据预处理时,我们还需要注意数据的质量和完整性。...在该例中,首先使用pandas库中的read_csv方法导入sales.csv文件,然后使用info()方法,查看数据的基本信息,代码及输出结果如下: import numpy as np import...查看上例中sales.csv文件中的数据表的大小,要求返回数据表中行的个数和列的个数。...在该案例中,将interpolate方法中的参数order设置为2即可满足要求。具体代码及运行结果如下: 【例】请使用Python完成对df数据中item2列的三次样条插值填充。...本节各案例所用到的df数据如下,在各案例的代码展示中将不再重复这部分内容。 【例】请使用Python检查df数据中的重复值。 关键技术: duplicated方法。

    94610

    无需一行代码就能搞定机器学习的开源神器

    让我们可视化一些相关的列,并找出它们之间的相关性。相关性帮助我们发现哪些列可能是相互关联的,并具有更高的预测能力来帮助我们最终的结果。...饼状图 要了解我们数据库中所有产品类型的平均销售估算,我们将使用一个饼图。 单击视图下的饼图节点并将其连接到你的文件阅读器。选择需要隔离的列并选择首选的聚合方法,然后应用。...在节点存储库中找到节点列过滤器Column filter,并将其拖到工作流中。将预测器的输出连接到列筛选器,并配置它筛选所需的列。...执行列过滤器Column filter,最后,搜索节点CSV writer并将你的预测记录在硬盘上。 调整路径,将其设置为需要存储的CSV文件,并执行该节点。...贡献社区不像Python或CRAN社区那么大,因此新的功能需要很长时间才能添加到KNIME中。

    73520

    无需一行代码就能搞定机器学习的开源神器

    让我们可视化一些相关的列,并找出它们之间的相关性。相关性帮助我们发现哪些列可能是相互关联的,并具有更高的预测能力来帮助我们最终的结果。...饼状图 要了解我们数据库中所有产品类型的平均销售估算,我们将使用一个饼图。 单击视图下的饼图节点并将其连接到你的文件阅读器。选择需要隔离的列并选择首选的聚合方法,然后应用。...在节点存储库中找到节点列过滤器Column filter,并将其拖到工作流中。将预测器的输出连接到列筛选器,并配置它筛选所需的列。...执行列过滤器Column filter,最后,搜索节点CSV writer并将你的预测记录在硬盘上。 调整路径,将其设置为需要存储的CSV文件,并执行该节点。...贡献社区不像Python或CRAN社区那么大,因此新的功能需要很长时间才能添加到KNIME中。

    1.2K70

    开源神器,无需一行代码就能搞定机器学习,不会数学也能上手

    让我们可视化一些相关的列,并找出它们之间的相关性。相关性帮助我们发现哪些列可能是相互关联的,并具有更高的预测能力来帮助我们最终的结果。...饼状图 要了解我们数据库中所有产品类型的平均销售估算,我们将使用一个饼图。 ? 单击视图下的饼图节点并将其连接到你的文件阅读器。选择需要隔离的列并选择首选的聚合方法,然后应用。...在节点存储库中找到节点列过滤器Column filter,并将其拖到工作流中。将预测器的输出连接到列筛选器,并配置它筛选所需的列。...执行列过滤器Column filter,最后,搜索节点CSV writer并将你的预测记录在硬盘上。 ? 调整路径,将其设置为需要存储的CSV文件,并执行该节点。...贡献社区不像Python或CRAN社区那么大,因此新的功能需要很长时间才能添加到KNIME中。

    1.3K80

    使用R或者Python编程语言完成Excel的基础操作

    data csv("path_to_file.csv") 增加列:使用mutate()添加新列。...在Python编程语言中 处理表格数据通常使用Pandas库,它提供了非常强大的数据结构和数据分析工具。以下是如何在Python中使用Pandas完成类似于R语言中的操作,以及一个实战案例。...import pandas as pd data = pd.read_csv('path_to_file.csv') 增加列:通过直接赋值增加新列。...print(sales_monthly) 这个实战案例展示了如何在Python中使用Pandas库进行数据的读取、类型转换、增加列、分组求和、排序和查看结果。...更多数据行 ] 增加列 # 假设我们要基于已有的列增加一个新列 'Total',为 'Sales' 和 'Customers' 之和 for row in data[1:]: # 跳过标题行

    23810

    Julia中的数据分析入门

    using CSV using DataFrames using Dates using Plots 如果包还没有添加到您的项目环境中,您可以轻松地添加它们。...首先,我们指定CSV文件的URL。其次,我们指定文件在本地机器上的路径。我们将加入目前的工作目录和文件名“confirmed.csv”路径。然后将文件从URL下载到指定的路径。...第四个也是最后一个步骤是将CSV文件读入一个名为“df”的DataFrame中。...首先,我们使用groupby函数按国家分割数据。然后我们对每组(即每个国家)的所有日期列应用一个求和函数,因此我们需要排除第一列“国家/地区”。最后,我们将结果合并到一个df中。...我喜欢Julia的原因是它的高性能以及它与其他编程语言(如Python)的互操作性。我喜欢Python的地方在于它庞大的包集合和庞大的在线社区。

    2.8K20

    为时间序列分析准备数据的一些简单的技巧

    假设您已经完成了所需的预处理—例如重命名列、处理丢失的值等—以下是您如何在几个步骤中准备数据的方法。...在这个练习中,我使用了一个在机器学习中过度使用的玩具数据—航空乘客数据集—并使用Python执行代码。...记住,我们还不知道它是否是一个时间序列对象,我们只知道它是一个具有两列的dataframe。 df.info() ? 这个摘要确认了它是一个包含两列的panda dataframe。...最后一个好的实践是从datetime索引中提取年份、月份和工作日,并将它们存储在单独的列中。这给了一些额外的灵活性,“分组”数据根据年/月等,如果需要。...总之,我们已经做了一些事情来将我们的数据转换成一个时间序列对象: 1)将Month列从字符串转换为datetime; 2)将转换后的datetime列设置为索引; 3)从索引中提取年、月、日,并存储在新列中

    84330

    《Kaggle项目实战》 泰坦尼克:从R开始数据挖掘(一)

    一个是Excel,另一个是一种更有力的工具,即Python。恩,你也许会(自然而然的)觉得使用Excel有些尴尬,使用Python又有些难,那阅读本文是非常明智的。...要做到这一点,我们需要使用一个新的命令,rep函数的作用是多次重复某些值,在控制台中输入: > test$Survived <-rep(0, 418) 由于数据框中之前没有“Survived”列,因此R...如果你现在预览一下测试集数据框,将发现我们创建的新列位于数据框的末尾。 现在我们需要向Kaggle提交一个带有乘客ID的csv文件作为我们的预测结果。...因此,让我们从测试集中提取这两列,将它们存在一个新数据框中,并将它们保存下来: > submit 中,你每天最多可以提交5次结果; 这是一个好消息,因为我们在第2部分中将生成多个预测结果!

    2.4K60
    领券