如何使用Python对CSV文件的totalFare列乘100实现美元转美分

以下提供两种可直接运行的实现方案，你可以根据自己的需求选择：

方式1：使用Python内置csv模块（无需额外安装依赖） #

这个方案不需要安装任何第三方库，Python环境自带相关能力，适合初学者直接使用：

import csv

# 这里替换为你实际的文件路径
input_csv_path = "你的原文件路径.csv"
output_csv_path = "转换后的文件路径.csv"

with open(input_csv_path, 'r', newline='', encoding='utf-8') as in_f, \
     open(output_csv_path, 'w', newline='', encoding='utf-8') as out_f:
    # 按表头读取每行数据，方便按列名取值
    reader = csv.DictReader(in_f)
    writer = csv.DictWriter(out_f, fieldnames=reader.fieldnames)
    # 写入原表头
    writer.writeheader()

    for row in reader:
        # 转换单位：美元转美分
        usd_value = float(row['totalFare'])
        cent_value = usd_value * 100
        # 如果对接的API要求美分为整数类型，把下面这行改为row['totalFare'] = int(round(cent_value))即可
        row['totalFare'] = cent_value
        writer.writerow(row)

方式2：使用pandas（代码更简洁） #

如果后续有更多数据处理需求，可以用pandas实现，只需要3行核心代码，使用前先运行pip install pandas安装依赖：

import pandas as pd

# 读取原CSV文件
df = pd.read_csv("你的原文件路径.csv")
# 转换totalFare单位为美分
df['totalFare'] = df['totalFare'] * 100
# 如果需要整数类型就加上这行：df['totalFare'] = df['totalFare'].round().astype(int)
# 保存为新文件，index=False表示不保留pandas自动生成的行号
df.to_csv("转换后的文件路径.csv", index=False)

注意事项 #

• 运行代码前请替换代码里的文件路径为你本地实际的CSV文件路径
• 代码会生成新的转换后文件，不会修改原文件，避免数据丢失，建议核对转换结果后再对接API
• 如果遇到浮点数精度问题（比如0.67*100变成66.99999999999999），用round()函数取整即可解决

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Omar Solieman