1.讀寫csv檔案
f1 = open(r'd:\hhh.csv', 'r')
f2 = open(r'd:\111.csv','w')
ttt = f1.readline() //讀入第一行標題行 將其作為字串並賦給名為header的變數
ttt = ttt.strip() //使用strip函式去掉字串兩端的空格，製表符和換行符
ttt = ttt.split('，') //使用split函式將字串用逗號拆分成列表
print(ttt)
for row in f1:
row = row.strip()
row_list = row.split(',')
print(row_list)
f2.write(','.join(map(str,row_list))+'\n') //map函式將str函式應用於header_list中的每個元素
//確保每個元素都是字串。join函式在header_list中的每個值之間插入乙個逗號，將列表轉換為乙個字串
f1.close()
f2.close()
①行中的值滿足某個條件
基礎python寫法:
import csv
f1 = open('url1', 'r')
f2 = open('url2', 'w')
file_input = csv.reader(f1)
file_output = csv.writer(f2)
header = next(file_input) //使用csv模組的next函式讀出輸入檔案的第一行 ，
賦給名為header的列表變數
file_output .writerow(header) //將標題行寫入輸出檔案
for row_list in file_input:
supplier = str(row_list[0]).strip() //取出每行**商名字，賦給名為supplier的變數
cost = str(row_list[3]).strip('$').replace(',', '') //取出每行資料的成本,賦給名為cost的變數
if supplier == 'supplier z' or float(cost)>600.0: //檢驗每行中的這兩個資料是否滿足條件
file_output.writerow(row_list) //將滿足條件的行寫入輸出檔案
f1.close()
f2.close()
data_frame = pd.read_csv(f1)
data_frame['cost'] = data_frame['cost'].str.strip('$').astype(float)
data_frame_meet_condition = data_frame.loc[(data_frame['supplier name'].str.contains('z')) | (data_frame['cost']>600.0),:]
//loc函式可以同時選擇特定的行與列。在逗號前面設定行篩選條件，逗號後面設定列篩選條件。
data_frame_meet_condition.to_csv(f2,index=false)
基礎python寫法:
import csv
f1 = open('url1', 'r')
f2 = open('url2', 'w')
file_input = csv.reader(f1)
file_output = csv.writer(f2)
dates = ['1/20/14', '1/21/14'] //建立乙個列表變數,其中包含兩個特定日期
header = next('file_input')
file_output.writerow(header)
for row_list in file_input:
date = row_list[4] //取出每行的日期
if date in dates: //檢驗日期是否屬於特定日期
file_output.writerow(row_list) //將滿足條件的行寫入輸出檔案
f1.close()
f2.close()
data_frame = pd.read_csv(f1)
data_frame_value_in_set = data_frame.loc[data_frame['purchase date'].isin(dates),:]
//使用簡潔的isin函式
data_frame_value_in_set.to_csv(f2,index=false)
基礎python寫法：
import csv
import re
f1 = open('url1', 'r')
f2 = open('url2', 'w')
file_input = csv.reader(f1)
file_output = csv.writer(f2)
pattern = re.complie(r'(?p^001-.*)',re.i)
//使用re模組的compile函式建立乙個名為pattern的正規表示式變數
header = next(file_input)
file_output.writerow(header)
for row_list in file_input:
number = row_list[1] //取出每行編號
if pattern.search(number): //驗證標號是否滿足正規表示式
file_output.writerow(row_list)
f1.close()
f2.close()
data_frame = pd.read_csv(f1)
data_frame_value_matches_pattern = data_frame.loc[data_frame['invoice number'].str.startswith("001-"),:]
//使用startswith函式來搜取資料
data_frame_value_matches_pattern.to_csv(f2,index=false)
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