Python读csv文件去掉一列后再写入新的文件实例

用了两种方式解决该问题，都是网上现有的解决方案。

场景说明：

有一个数据文件，以文本方式保存，现在有三列user_id,plan_id,mobile_id。目标是得到新文件只有mobile_id,plan_id。

解决方案

方案一：用python的打开文件写文件的方式直接撸一遍数据，for循环内处理数据并写入到新文件。

代码如下：

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]+"\n"
 out.writelines(x)
 f.close()
 out.close()

方案二：用 pandas 读数据到 DataFrame 再做数据分割，直接用 DataFrame 的写入功能写到新文件

代码如下：

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)

从代码上看，pandas逻辑更清晰。

下面看下执行的效率吧！

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("读写运行时间：",(end_time-begin_time),"ms")

getRunTimes(readwrite1,input_file,output_file) #直接撸数据
getRunTimes(readwrite2,input_file,output_file1) #使用dataframe读写数据

读写运行时间： 976 ms

读写运行时间： 777 ms

input_file 大概有27万的数据，dataframe的效率比for循环效率还是要快一点的，如果数据量更大些，效果是否更明显呢？

下面试下增加input_file记录的数量试试，有如下结果

input_file readwrite1 readwrite2
27W 976 777
55W 1989 1509
110W 4312 3158

从上面测试结果来看,dataframe的效率提高大约30%左右。

以上这篇Python读csv文件去掉一列后再写入新的文件实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持我们。

赞 (0)

相关推荐

  • python对csv文件追加写入列的方法

    python对csv文件追加写入列,具体内容如下所示: 原始数据 [外链图片转存失败(img-zQSQWAyQ-1563597916666)(C:\Users\innduce\AppData\Roaming\Typora\typora-user-images\1557663419920.png)] import pandas as pd import numpy as np data = pd.read_csv(r'平均值.csv') print(data.columns)#获取列索引值 dat

  • Python基于csv模块实现读取与写入csv数据的方法

    Python基于csv模块实现读取与写入csv数据的方法

    本文实例讲述了Python基于csv模块实现读取与写入csv数据的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 通过csv模块可以轻松读取格式为csv的文件,而且csv模块是python内置的,不需要下载就可以直接用. 一.准备csv文件 文件名是 e:\t.csv,文件内容: org_id,org_name,state,emp_id 1,销售1,'1',123 2,销售2,'0',321 3,销售3,'1',231 1,,'1',1234 二.读取csv数据 代码非常简单: # -*- coding

  • python使用writerows写csv文件产生多余空行的处理方法

    初次接触python,学艺不精,第一次实战写一个文本处理的小程序时便遇到了头疼的问题. 先看代码: 生成的.CSV文件每两行之间都会多出一行空格(如下图),具体原因可参看点击打开链接 with open('E:\\test.csv','wt')as fout: cout=csv.DictWriter(fout,list_attrs_head )#list_attrs_head头属性列表 cout.writeheader() cout.writerows(list_words) 上面链接中的这位大

  • python读取与写入csv格式文件的示例代码

    在数据分析中经常需要从csv格式的文件中存取数据以及将数据写书到csv文件中.将csv文件中的数据直接读取为 dict 类型和 DataFrame 是非常方便也很省事的一种做法,以下代码以鸢尾花数据为例. csv文件读取为dict 代码 # -*- coding: utf-8 -*- import csv with open('E:/iris.csv') as csvfile: reader = csv.DictReader(csvfile, fieldnames=None) # fieldna

  • python中csv文件的若干读写方法小结

    如下所示: //用普通文本文件方式打开和操作 with open("'file.csv'") as cf: lines=cf.readlines() ...... //用普通文本方式打开,用csv模块操作 import csv with open("file.csv") as cf: lines=csv.reader(cf) for line in lines: print(line) ...... import csv headers=['id','usernam

  • Python实现读取及写入csv文件的方法示例

    Python实现读取及写入csv文件的方法示例

    本文实例讲述了Python实现读取及写入csv文件的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 新建csvData.csv文件,数据如下: 具体代码如下: # coding:utf-8 import csv # 读取csv文件方式1 csvFile = open("csvData.csv", "r") reader = csv.reader(csvFile) # 返回的是迭代类型 data = [] for item in reader: print(item) dat

  • Python把csv数据写入list和字典类型的变量脚本方法

    如下所示: #coding=utf8 import csv import logging logging.basicConfig(level=logging.DEBUG, format='%(asctime)s %(filename)s[line:%(lineno)d] %(levelname)s %(message)s', datefmt='%a, %d %b %Y %H:%M:%S', filename='readDate.log', filemode='w') ''' 该模块的主要功能,是

  • 利用Python如何将数据写到CSV文件中

    前言 我们从网上爬取数据,最后一步会考虑如何存储数据.如果数据量不大,往往不会选择存储到数据库,而是选择存储到文件中,例如文本文件.CSV 文件.xls 文件等.因为文件具备携带方便.查阅直观. Python 作为胶水语言,搞定这些当然不在话下.但在写数据过程中,经常因数据源中带有中文汉字而报错.最让人头皮发麻的编码问题. 我先说下编码相关的知识.编码方式有很多种:UTF-8, GBK, ASCII 等. ASCII 码是美国在上个世纪 60 年代制定的一套字符编码.主要是规范英语字符和二进制位

  • Python读csv文件去掉一列后再写入新的文件实例

    用了两种方式解决该问题,都是网上现有的解决方案. 场景说明: 有一个数据文件,以文本方式保存,现在有三列user_id,plan_id,mobile_id.目标是得到新文件只有mobile_id,plan_id. 解决方案 方案一:用python的打开文件写文件的方式直接撸一遍数据,for循环内处理数据并写入到新文件. 代码如下: def readwrite1( input_file,output_file): f = open(input_file, 'r') out = open(outpu

  • Python实现查找匹配项作处理后再替换回去的方法

    本文实例讲述了Python实现查找匹配项作处理后再替换回去的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 这里实现Python在对找到的匹配项进行适当处理后,再替换掉原来那个匹配的项. #!/usr/bin/python # coding=GBK import re # 对m作适当处理后返回结果 def fun(m): print("in: %s" %m.group(0)) ret = m.group(0).upper()[::-1] return ret src = "what

  • 利用python对Excel中的特定数据提取并写入新表的方法

    最近刚开始学python,正好实习工作中遇到对excel中的数据进行处理的问题,就想到利用python来解决,也恰好练手. 实际的问题是要从excel表中提取日期.邮件地址和时间,然后统计在一定时间段内某个人在某个项目上用了多少时间,最后做成一张数据透视表(这是问题的大致意思). 首先要做的就是数据提取了,excel中本身有一个text to column的功能,但是对列中规律性不好的数据处理效果很差,不能分割出想要的数据,所以我果断选择用python来完成. 要用的库一个是对excel读写处理

  • python读csv文件时指定行为表头或无表头的方法

    pd.read_csv()方法中header参数,默认为0,标签为0(即第1行)的行为表头.若设置为-1,则无表头.示例如下: (1)不设置header参数(默认)时: df1 = pd.read_csv('target.csv',encoding='utf-8') df1 (2)header=1时: import pandas as pd df2 = pd.read_csv('target.csv',encoding='utf-8',header=1) df2 (3)header=-1时(可用

  • python处理csv数据动态显示曲线实例代码

    本文研究的主要是python处理csv数据动态显示曲线,分享了实现代码,具体如下. 代码: # -*- coding: utf-8 -*- """ Spyder Editor This temporary script file is located here: C:\Users\user\.spyder2\.temp.py """ """ Show how to modify the coordinate form

  • Nodejs处理Json文件并将处理后的数据写入新文件中

    目录 处理Json文件并将处理后的数据写入新文件 问题描述 实现过程 用Nodejs解析json数据 处理Json文件并将处理后的数据写入新文件 问题描述 事情是这样的,朋友让我处理一个json文件并将处理后的数据写入新文件.这个json文件的结构如下: [     {         "head_img": "http://wx.qlogo.cn/mmhead/xxxxxxxxxxx",         "nick_name": "x

  • ​python中pandas读取csv文件​时如何省去csv.reader()操作指定列步骤

    ​python中pandas读取csv文件​时如何省去csv.reader()操作指定列步骤

    优点: 方便,有专门支持读取csv文件的pd.read_csv()函数. 将csv转换成二维列表形式 支持通过列名查找特定列. 相比csv库,事半功倍 1.读取csv文件 import pandas as pd   file="c:\data\test.csv" csvPD=pd.read_csv(file)   df = pd.read_csv('data.csv', encoding='gbk') #指定编码     read_csv()方法参数介绍 filepath_or_buf

  • Python取读csv文件做dbscan分析

    Python取读csv文件做dbscan分析

    目录 1.读取csv数据做dbscan分析 2.输出结果显示 3.计算效率 1.读取csv数据做dbscan分析 读取csv文件中相应的列,然后进行转化,处理为本算法需要的格式,然后进行dbscan运算,目前公开的代码也比较多,本文根据公开代码修改, 具体代码如下: from sklearn import datasets import numpy as np import random import matplotlib.pyplot as plt import time import cop

随机推荐