如何用python清洗文件中的数据

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• 使用filter
• 清洗数据同时记录订单号并排序

简单版

直接打开日志文件，往另外一个文件中按照要过滤的要求进行过滤

import io;
with open('a.txt', 'w') as f:
    for line in open('c:/201509.txt'):
        if line.find('更改项目')>0 and line.find('500')>0:
            f.write(line+"\n");
print("输出完成");

注意.find返回的是字符串在目标的第几位，要和0作比较 另外使用and而不是&&作为"和"，使用or而不是||作为"或" w是写，r是读，a是追加

使用filter

import io;
def isData(s):
    return s.find('更改项目')>0 and s.find('500')>0;
with open('a.txt', 'w') as f:
       list1=list(filter(isData,open('c:/201509.txt')));
       for (offset,item) in enumerate(list1):
            f.write(str(offset)+":"+item);

读取utf-8带bom的文件

微软会在在 UTF-8 文件中放置 BOM头（顺便提一下：把带有 BOM 的小端序 UTF-16 称作「Unicode」而又不详细说明，这也是微软的习惯。不含BOM的UTF-8才是标准形式，UTF-8不需要BOM，带BOM的UTF-8文件的开头会有U+FEFF，所以Windows新建的空文件会有3字节的大小。

import codecs
with codecs.open('c:/20160907205.log', encoding='utf_8_sig') as f:
    for line in f:
        print(line)

注意编码格式是utf_8_sig

多文件清洗

对多个文件进行过滤，可以借助其名称的规律，遍历文件之后

import codecs
with codecs.open('a.txt','a', encoding='utf_8_sig') as f:
    for i in range(205,210):
        f.write(str(i)+"\r\n");
        print(str(i));
        for line in open('c:/20160907'+str(i)+'.log', encoding='utf_8_sig'):
            if line.find('url为')>=0 :
                print(line);
                f.write(line+"\r\n");
print("输出完成");

清洗数据同时记录订单号并排序

import codecs
a=0;
List=[];
with codecs.open('a.txt','a', encoding='utf_8_sig') as f:
    for i in range(205,210):
        for line in open('c:/20160907'+str(i)+'.log', encoding='utf_8_sig'):
            if line.find('url为')>=0 :
                ind=line.find("XFLucky");
                if ind>=0:
                    nums=line[ind:ind+22];
                    print(nums);
                    List.append(nums);
                a=a+1;
                print(line);
                f.write(str(i)+line+"\r\n");
List.sort();
for item in List:
    print(item);
print("输出完成"+str(a));

清洗sql文件，将数据表名放入excel中

安装openpyxl

pip install openpyxl

安装之后就可以进行sql建表语句的过滤了，将所有的表名和注释写入我们的excel文件中。

import re
import openpyxl

data = []
temp = []
wb = openpyxl.load_workbook('data.xlsx')
ws2 = wb.create_sheet(index=2, title='addSheet_test')
for line in open('wlzcool.sql', encoding='utf-8'):
    if line.find('CREATE TABLE') >= 0:
        matchObj1 = re.search('`(.*?)`', line, re.M | re.I)
        if matchObj1:
            # print("matchObj.group(1) : ", matchObj1.group(1))
            print(matchObj1.group(1))
            temp.append(matchObj1.group(1))
    if line.find('ROW_FORMAT = Dynamic') >= 0:
        matchObj2 = re.search('\'(.*?)\'', line, re.M | re.I)
        if matchObj2:
            # print("matchObj.group(1) : ", matchObj2.group(1))
            print(matchObj2.group(1))
            temp.append(matchObj2.group(1))
        else:
            print("no comment")
            temp.append("no comment")
        data.append(temp)
        temp = []
for row in data:
    ws2.append(row)
wb.save('data.xlsx')
print("输出完成")

总结

人生苦短，我用 Python，在强大的第三方库帮助下，我们只需很少的代码就可以实现很大数据量的文件的清洗。

以上就是如何用python清洗文件中的数据的详细内容，更多关于python清洗文件中的数据的资料请关注我们其它相关文章！