如何转换CSV文件中的单位值？Python实现knots转m/s脚本报错求助

你原始代码的错误来自以下三点：

• 索引调用错误：Pandas的DataFrame对象不支持eventtable[row,col]这种直接按位置取值的写法，按整数位置访问单元格需要使用.iloc属性，正确写法为eventtable.iloc[row, col]
• 计算结果未回存：你只执行了除法运算，没有将计算后的值赋值回原表格的对应位置，所有修改都不会生效
• 冗余嵌套循环：Pandas原生支持向量化批量运算，不需要手动遍历每个单元格，嵌套循环写法冗余且运行效率远低于向量化操作

方案1：Pandas向量化实现（最简写法） #

不需要写任何循环，直接批量选中需要转换的列做运算即可：

import pandas as pd

# 读取CSV，skipinitialspace参数自动去掉列名和数值前的多余空格
eventtable = pd.read_csv(r'C:\Temp\test\test_combined.csv', skipinitialspace=True)

# 选中所有行、从第1列（索引为1）开始的所有列，批量做单位转换
eventtable.iloc[:, 1:] = eventtable.iloc[:, 1:] / 0.514444

# 保存结果，index=False避免输出多余的行索引列
eventtable.to_csv(r'C:\Temp\test\test_combined_convert.csv', index=False)

方案2：标准库csv逐行处理（无需加载全量数据到内存） #

如果你不想把整个CSV读取为数组/表格结构处理，可以用Python自带的csv模块逐行读取、修改、写入，适合处理超大文件：

import csv

with open(r'C:\Temp\test\test_combined.csv', 'r', encoding='utf-8') as in_f, \
     open(r'C:\Temp\test\test_combined_convert.csv', 'w', encoding='utf-8', newline='') as out_f:
    reader = csv.reader(in_f)
    writer = csv.writer(out_f)
    # 先写入表头行
    header = next(reader)
    writer.writerow(header)
    # 逐行处理数据
    for row in reader:
        # 第一列是编号保持不变，后续列转换单位
        new_row = [row[0]] + [str(float(val)/0.514444) for val in row[1:]]
        writer.writerow(new_row)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Ivy