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Python讀csv文件去掉一列后再寫入新的文件技術教程

來源:懂視網 責編:小OO 時間:2020-11-27 14:22:35
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Python讀csv文件去掉一列后再寫入新的文件技術教程

用了兩種.方式解決該問題,都是網上現有的解決方案。場景說明。有一個數據文件,以文本方式保存,現在有三列user_id,plan_id,mobile_id。目標是得到新文件只有mobile_id,plan_id。解決方案;方案一:用python的打開文件寫文件的方式直接擼一遍數據,for循環內處理數據并寫入到新文件。代碼如下:
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導讀用了兩種.方式解決該問題,都是網上現有的解決方案。場景說明。有一個數據文件,以文本方式保存,現在有三列user_id,plan_id,mobile_id。目標是得到新文件只有mobile_id,plan_id。解決方案;方案一:用python的打開文件寫文件的方式直接擼一遍數據,for循環內處理數據并寫入到新文件。代碼如下:

本文主要為大家分享一篇Python讀csv文件去掉一列后再寫入新的文件實例,具有很的參考價值,希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧,希望能幫助到大家更好掌握Python

用了兩種.方式解決該問題,都是網上現有的解決方案。

場景說明:

有一個數據文件,以文本方式保存,現在有三列user_id,plan_id,mobile_id。目標是得到新文件只有mobile_id,plan_id。

解決方案

方案一:用python的打開文件寫文件的方式直接擼一遍數據,for循環內處理數據并寫入到新文件。

代碼如下:

def readwrite1( input_file,output_file):
 f = open(input_file, 'r')
 out = open(output_file,'w')
 print (f)
 for line in f.readlines():
 a = line.split(",")
 x=a[0] + "," + a[1]+"
"
 out.writelines(x)
 f.close()
 out.close()

方案二:用 pandas 讀數據到 DataFrame 再做數據分割,直接用 DataFrame 的寫入功能寫到新文件

代碼如下:

def readwrite2(input_file,output_file): date_1=pd.read_csv(input_file,header=0,sep=',') date_1[['mobile', 'plan_id']].to_csv(output_file, sep=',', header=True,index=False)

從代碼上看,pandas邏輯更清晰。

下面看下執行的效率吧!

def getRunTimes( fun ,input_file,output_file):
 begin_time=int(round(time.time() * 1000))
 fun(input_file,output_file)
 end_time=int(round(time.time() * 1000))
 print("讀寫運行時間:",(end_time-begin_time),"ms")

getRunTimes(readwrite1,input_file,output_file) #直接擼數據
getRunTimes(readwrite2,input_file,output_file1) #使用dataframe讀寫數據

讀寫運行時間: 976 ms

讀寫運行時間: 777 ms

input_file 大概有27萬的數據,dataframe的效率比for循環效率還是要快一點的,如果數據量更大些,效果是否更明顯呢?

下面試下增加input_file記錄的數量試試,有如下結果

input_file readwrite1 readwrite2
27W976777
55W19891509
110W43123158

從上面測試結果來看,dataframe的效率提高大約30%左右。

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Python讀csv文件去掉一列后再寫入新的文件技術教程

用了兩種.方式解決該問題,都是網上現有的解決方案。場景說明。有一個數據文件,以文本方式保存,現在有三列user_id,plan_id,mobile_id。目標是得到新文件只有mobile_id,plan_id。解決方案;方案一:用python的打開文件寫文件的方式直接擼一遍數據,for循環內處理數據并寫入到新文件。代碼如下:
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