按列排序csv

ibps3vxo 于 2022-12-06 发布在其他

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我想按日期对CSV表进行排序。一开始是一个简单的任务：

import sys
import csv

reader = csv.reader(open("files.csv"), delimiter=";")

for id, path, title, date, author, platform, type, port in reader:
    print date

我使用Python的CSV模块读入了一个具有该结构的文件：

id;file;description;date;author;platform;type;port

日期是ISO-8601，因此我可以很容易地对它进行排序，而无需解析：2003年4月22日
我想按日期排序，最新的条目排在最前面
我怎样才能让这个阅读器进入一个可排序的数据结构呢？我想通过一些努力，我可以创建一个日期列表：datelist += date，split and sort.但是我必须重新识别CSV表中的完整条目.这不仅仅是对列表中的内容进行排序.
csv似乎没有内置排序功能

最好的解决方案是有一个CSV客户端，像数据库一样处理文件。
我希望有人知道一些很好的排序魔术在这里;）

csv

来源：https://stackoverflow.com/questions/2100353/sort-csv-by-column

5条答案

按热度按时间

toe950271#

import operator
sortedlist = sorted(reader, key=operator.itemgetter(3), reverse=True)

或使用lambda

sortedlist = sorted(reader, key=lambda row: row[3], reverse=True)

赞(0）回复(0）举报 2022-12-06

8ljdwjyq2#

按MULTIPLE COLUMN排序（先按column_1排序，再按column_2排序）

with open('unsorted.csv',newline='') as csvfile:
    spamreader = csv.DictReader(csvfile, delimiter=";")
    sortedlist = sorted(spamreader, key=lambda row:(row['column_1'],row['column_2']), reverse=False)

with open('sorted.csv', 'w') as f:
    fieldnames = ['column_1', 'column_2', column_3]
    writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=fieldnames)
    writer.writeheader()
    for row in sortedlist:
        writer.writerow(row)

赞(0）回复(0）举报 2022-12-06

eqfvzcg83#

读取器的作用就像一个生成器。在一个带有一些假数据的文件上：

>>> import sys, csv
>>> data = csv.reader(open('data.csv'),delimiter=';')
>>> data
<_csv.reader object at 0x1004a11a0>
>>> data.next()
['a', ' b', ' c']
>>> data.next()
['x', ' y', ' z']
>>> data.next()
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration

如Ignacio所示使用运算符.itemgetter：

>>> data = csv.reader(open('data.csv'),delimiter=';')
>>> import operator
>>> sortedlist = sorted(data, key=operator.itemgetter(2), reverse=True)
>>> sortedlist
[['x', ' y', ' z'], ['a', ' b', ' c']]

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xkftehaa4#

对于按列对csv进行排序，我将使用类似于以下内容的代码

import pandas
csvData = pandas.read_csv('myfile.csv')
csvData.sort_values(["date"], axis=0, ascending=[False], inplace=True)
print(csvData)

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rks48beu5#

你可以用Pandas来做，而且很容易

import pandas as pd
df = pd.read_csv("File.csv")
sorted_df = df.sort_values(by=["price","title",...], ascending=False)
sorted_df.to_csv('homes_sorted.csv', index=False)

sort_values方法返回一个新的 Dataframe ，因此确保将其分配给一个新变量。

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