如何使用熊貓或普通python覆蓋csv文件的特定列？

Question

我是python的新手。 我有一個具有13列的.csv文件。 我想四舍五入到第二列的浮動值，這是我能夠成功實現的。 我這樣做，並將其存儲在列表中。 現在，我無法弄清楚如何將四舍五入的值覆蓋到同一csv文件和同一列（即列2）中？ 我正在使用python3。 任何幫助都感激不盡。

我的代碼如下：

模塊導入的導入語句：

import csv

創建一個空列表：

list_string = []

讀取CSV文件

with open('/home/user/Desktop/wine.csv', 'r') as csvDataFile:

    csvReader = csv.reader(csvDataFile, delimiter = ',')
    next(csvReader, None)                              
    for row in csvReader:
        floatParse = float(row[1])               
        closestInteger = int(round(floatParse))
        stringConvert = str(closestInteger)
        list_string.append(stringConvert)
print(list_string)

寫入第二列的同一csv文件（覆蓋整個Excel文件）

with open('/home/user/Desktop/wine.csv', 'w') as csvDataFile:

    writer = csv.writer(csvDataFile)
    next(csvDataFile)
    row[1] = list_string
    writer.writerows(row[1])

PS：寫入csv會覆蓋整個csv並刪除我不需要的所有其他列。 我只想用舍入值覆蓋第二列，並保持其余數據不變。

Answer 1

這可能是您要尋找的。

import pandas as pd
import numpy as np
#Some sample data
data = {"Document_ID": [102994,51861,51879,38242,60880,76139,76139],
    "SecondColumnName":    [7.256,1.222,3.16547,4.145658,4.154656,6.12,17.1568],
   }
wine = pd.DataFrame(data)

#This is how you'd read in your data
#wine = pd.read_csv('/home/user/Desktop/wine.csv')

#Replace the SecondColumnName with the real name
wine["SecondColumnName"] = wine["SecondColumnName"].map('{:,.2f}'.format)

#This will overwrite the sheet, but it will have all the data as before
wine.to_csv(/home/user/Desktop/wine.csv')

熊貓比閱讀csv更容易...我建議您檢查一下。

Answer 2

我認為這可以更好地回答特定問題。 關鍵是在with部分期間定義一個input_file和一個output_file 。

在此示例中，StringIO部分僅用於示例數據。 newline=''適用於Python3。沒有它，輸出中的每一行之間將出現空白行。 更多信息 。

import csv
from io import StringIO

s = '''A,B,C,D,E,F,G,H,I,J,K,L
1,4.4343,3,4,5,6,7,8,9,10,11
1,8.6775433,3,4,5,6,7,8,9,10,11
1,16.83389832,3,4,5,6,7,8,9,10,11
1,32.2711122,3,4,5,6,7,8,9,10,11
1,128.949483,3,4,5,6,7,8,9,10,11'''

list_string = []

with StringIO(s) as input_file, open('output_file.csv', 'w', newline='') as output_file:
  reader = csv.reader(input_file)
  next(reader, None)
  writer = csv.writer(output_file)
  for row in reader:
    floatParse = float(row[1]) + 1
    closestInteger = int(round(floatParse))
    stringConvert = str(closestInteger)
    row[1] = stringConvert
    writer.writerow(row)