如何选择特定数据并改革数据结构？csv python

我有一个matrix.csv文件，看起来像这样

  1,2,3,4 ............
1,A,B,C,D
2,E,F,G,H
3,I,J,K,L
4,M,N,P,Q
.
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然而，我只需要数据的一个子集，因为B是E^-1，C是I^-1等等，我不需要所有的数据

  1,2,3,4 ........
1,A
2,E,F
3,I,J,K
4,M,N,P,Q
.
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然后，我希望我能得到一个result.csv文件，如下所示

1,1,A
2,1,E
2,2,F
3,1,I
3,2,J
3,3,K
4,1,M
4,2,N
4,3,P
4,4,Q
....
....
....
....

我一整天都在试图找到一个解决方案，但我还是无法让它发挥作用。有人知道如何使用python解决这个问题吗

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谢谢，

这应该行得通。基本上，我只是将整个文件读入一个2D数组，然后在数组中迭代，每行I-loop再添加一列j-loop

import csv, os
with open('in.csv', 'r') as csvfile:
    a = []
    for row in csv.reader(csvfile, delimiter=',', quotechar='|'):
        a += [ row ]

f = open('out.csv', 'w')
i = 0
for i in range(len(a[0])):
    i += 1
    for j in range(i):
        f.write(str(i) + "," + str(j+1) + "," + str(a[i][j+1]) + os.linesep)
f.close()

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一个简单的解决方案如下。基本上，您只需要列出轴y>=轴x的值：

from cStringIO import StringIO
import numpy as np

datacsv = StringIO("""A,B,C,D
E,F,G,H
I,J,K,L
M,N,O,P
""")

data = np.genfromtxt(datacsv, dtype='S1', delimiter=',', skip_header=False)

ROW, COL = data.shape
assert (ROW == COL)

indexes = np.arange(ROW*COL)
y = indexes/ROW
x = np.mod(indexes, ROW)
v = data.reshape(ROW*COL)

a = np.column_stack((x, y, v))[y >= x]
np.savetxt('output.csv', a, fmt='%s', delimiter=',')

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到目前为止，你有什么？运行两个嵌套循环：i为行，j你的问题听起来有点抽象，我猜a，B等实际上代表一些数据数？在矩阵中。如果你解释一下你真正想要达到的目标，也许会有所帮助，但我认为[可能对你有用。对不起，我还是python的新手，一开始我用R中的ginv来处理这个问题，我还在研究这个问题，然后我想python可能会有帮助，所以我尝试使用range函数来解决这个问题。谢谢，我知道pandas是一个不错的选择，但是，我可能需要一些时间来检查文档非常感谢你们的建议！谢谢你们的帮助，但是，我看到了这样的事情，你们对这个问题有什么想法吗？非常感谢你们的帮助，f.writestri+，+strj+1+，+stra[I][j+1]+os.linesep Indexer错误：列表索引超出范围很抱歉再次添加注释，即使它显示为Indexer错误，但我仍然得到了正确的结果！与索引a[I][j+1]有关其中一个是超出界限的。也许你正在使用的输入文件与上面给出的不同。我只是尝试了上面的示例。Hi @ USE3058899如果这个或任何答案已经解决了你的问题，请点击检查标记。这向更广泛的社区表明你已经找到了解决方案并给出了一些声誉。对于回答者和你自己。没有义务这样做。谢谢，对不起，我想这样做，但我的声誉目前还不够，因此我不能投票给你们的答案。一旦我获得足够的声誉，我将再次提供投票！：