python循环读取

A. python文件选择弹窗功能叫什么名字

叫循环自动读取。
对于开发人员来说，前者在需要重复操作的时候可能会用到，当然，在选择文件的时候，可以使用os.walk()，这样就可以实现for循环自动读取，但是这个对于少量不停要换地址的文件选取有独特的优势，在数据处理中，弹窗实现可以降低输入量，其实蛮好的。

B. python 如何循环读取字典中的keys所对应的values

字典的key值是不可以重复的，如果重复默认取最后一个value值。
如果做 print dict_data 结果是：{'b':'2', 'a':'ddd'}。
key不能重复，但是字典的value值可以是任意类型。
所以可以给‘a’对应的value存成list
dict_data = {'a':['1','3','ddd'], 'b':'2'}

C. Python 如何循环读取csv或者excel中的一列数据，写入到百度中搜索

实测是可以从 a.csv复制到 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循环读取文件内容

读取文件练习

E. python padnas 通过循环读取文件后，我不能找出有缺失值的那张表，请问应如何判断

可以使用numpy中的函数判读dataframe中是否有NaN的值
import numpy as np
if np.any(df.isnull()): 先判断是否有NaN的值，随后遍历dataframe的所有列，注意df.isna()函数，就是判断是否为NaN。循环体中的命令是将NaN替换成某种数值（平均值、中位数之类，依据你的处理逻辑）
for __column_index in df.columns[df.isna().any()].to_list():
df[__column_index].fillna(df[__column_index].mean(), inplace=True)