python循環讀取

A. python文件選擇彈窗功能叫什麼名字

叫循環自動讀取。
對於開發人員來說，前者在需要重復操作的時候可能會用到，當然，在選擇文件的時候，可以使用os.walk()，這樣就可以實現for循環自動讀取，但是這個對於少量不停要換地址的文件選取有獨特的優勢，在數據處理中，彈窗實現可以降低輸入量，其實蠻好的。

B. python 如何循環讀取字典中的keys所對應的values

字典的key值是不可以重復的，如果重復默認取最後一個value值。
如果做 print dict_data 結果是：{'b':'2', 'a':'ddd'}。
key不能重復，但是字典的value值可以是任意類型。
所以可以給『a』對應的value存成list
dict_data = {'a':['1','3','ddd'], 'b':'2'}

C. Python 如何循環讀取csv或者excel中的一列數據，寫入到百度中搜索

實測是可以從 a.csv復制到 b.csv中

import csv

def foo():

with open('a.csv', 'r') as f:
reader = csv.DictReader(f)
rows = [row for row in reader]

if not rows:
return

with open('b.csv', mode='w', newline='', errors='ignore') as f2:
for index, row in enumerate(rows):
if index == 0:
f_csv = csv.DictWriter(f2, fieldnames=list(row.keys()))
f_csv.writeheader()
f_csv.writerow(row)

if __name__ == '__main__':
foo()

D. 求助 python循環讀取文件內容

讀取文件練習

E. python padnas 通過循環讀取文件後，我不能找出有缺失值的那張表，請問應如何判斷

可以使用numpy中的函數判讀dataframe中是否有NaN的值
import numpy as np
if np.any(df.isnull()): 先判斷是否有NaN的值，隨後遍歷dataframe的所有列，注意df.isna()函數，就是判斷是否為NaN。循環體中的命令是將NaN替換成某種數值（平均值、中位數之類，依據你的處理邏輯）
for __column_index in df.columns[df.isna().any()].to_list():
df[__column_index].fillna(df[__column_index].mean(), inplace=True)