Python利用Rows快速操作csv文件
Rows 是一個專門用于操作表格的第三方Python模塊。
只要通過 Rows 讀取 csv 文件，她就能生成可以被計(jì)算的 Python 對象。
相比于 pandas 的 pd.read_csv, 我認(rèn)為 Rows 的優(yōu)勢在于其易于理解的計(jì)算語法和各種方便的導(dǎo)出和轉(zhuǎn)換語法。它能非常方便地提取pdf中的文字、將csv轉(zhuǎn)換為sqlite文件、合并csv等，還能對csv文件執(zhí)行sql語法，還是比較強(qiáng)大的。
當(dāng)然，它的影響力肯定沒有 Pandas 大，不過了解一下吧，技多不壓身。
1.準(zhǔn)備
開始之前，你要確保Python和pip已經(jīng)成功安裝在電腦上,如果沒有，可以訪問這篇文章：超詳細(xì)Python安裝指南 進(jìn)行安裝。
(可選1) 如果你用Python的目的是數(shù)據(jù)分析，可以直接安裝Anaconda，它內(nèi)置了Python和pip.
(可選2) 此外，推薦大家用VSCode編輯器，它有許多的優(yōu)點(diǎn)
請選擇以下任一種方式輸入命令安裝依賴：
1. Windows 環(huán)境 打開 Cmd (開始-運(yùn)行-CMD)。
2. MacOS 環(huán)境 打開 Terminal (command+空格輸入Terminal)。
3. 如果你用的是 VSCode編輯器 或 Pycharm，可以直接使用界面下方的Terminal.
pip install rows
2.基本使用
通過下面這個小示例，你就能知道Rows的基本使用方法。
假設(shè)我們有這樣的一個csv表格數(shù)據(jù)：
state,city,inhabitants,area AC,Acrelandia,12538,1807.92 AC,Assis Brasil,6072,4974.18 AC,Brasiléia,21398,3916.5 AC,Bujari,8471,3034.87 AC,Capixaba,8798,1702.58 [...] RJ,Angra dos Reis,169511,825.09 RJ,Aperibé,10213,94.64 RJ,Araruama,112008,638.02 RJ,Areal,11423,110.92 RJ,Arma??o dos Búzios,27560,70.28 [...]
如果我們想要找出 state 為 RJ 并且人口大于 500000 的城市，只需要這么做：
import rows
cities = rows.import_from_csv("data/brazilian-cities.csv")
rio_biggest_cities = [
city for city in cities
if city.state == "RJ" and city.inhabitants > 500000
]
for city in rio_biggest_cities:
density = city.inhabitants / city.area
print(f"{city.city} ({density:5.2f} ppl/km2)")
和 Pandas 很像，但是語法比 Pandas 簡單，整個模塊也比 Pandas 輕量。
如果你想要自己新建一個"表格", 你可以這么寫：
from collections import OrderedDict
from rows import fields, Table
country_fields = OrderedDict([
("name", fields.TextField),
("population", fields.IntegerField),
])
countries = Table(fields=country_fields)
countries.append({"name": "Argentina", "population": "45101781"})
countries.append({"name": "Brazil", "population": "212392717"})
countries.append({"name": "Colombia", "population": "49849818"})
countries.append({"name": "Ecuador", "population": "17100444"})
countries.append({"name": "Peru", "population": "32933835"})然后你可以迭代它：
for country in countries:
print(country)
# Result:
# Row(name='Argentina', population=45101781)
# Row(name='Brazil', population=212392717)
# Row(name='Colombia', population=49849818)
# Row(name='Ecuador', population=17100444)
# Row(name='Peru', population=32933835)
# "Row" is a namedtuple created from `country_fields`
# We've added population as a string, the library automatically converted to
# integer so we can also sum:
countries_population = sum(country.population for country in countries)
print(countries_population) # prints 357378595
還可以將此表導(dǎo)出為 CSV 或任何其他支持的格式：
# 公眾號：Python實(shí)用寶典 import rows rows.export_to_csv(countries, "some-LA-countries.csv") # html rows.export_to_html(legislators, "some-LA-countries.csv")
從字典導(dǎo)入到rows對象：
import rows
data = [
{"name": "Argentina", "population": "45101781"},
{"name": "Brazil", "population": "212392717"},
{"name": "Colombia", "population": "49849818"},
{"name": "Ecuador", "population": "17100444"},
{"name": "Peru", "population": "32933835"},
{"name": "Guyana", }, # Missing "population", will fill with `None`
]
table = rows.import_from_dicts(data)
print(table[-1]) # Can use indexes
# Result:
# Row(name='Guyana', population=None)
3.命令行工具
除了寫Python代碼外，你還可以直接使用Rows的命令行工具，下面介紹幾個可能會經(jīng)常被用到的工具。
讀取pdf文件內(nèi)的文字并保存為文件：
# 需要提前安裝: pip install rows[pdf] URL="http://www.imprensaoficial.rr.gov.br/app/_edicoes/2018/01/doe-20180131.pdf" rows pdf-to-text $URL result.txt # 保存到文件 顯示進(jìn)度條 rows pdf-to-text --quiet $URL result.txt # 保存到文件 不顯示進(jìn)度條 rows pdf-to-text --pages=1,2,3 $URL # 輸出三頁到終端 rows pdf-to-text --pages=1-3 $URL # 輸出三頁到終端(使用 - 范圍符)
將csv轉(zhuǎn)化為sqlite:
rows csv2sqlite \
--dialect=excel \
--input-encoding=latin1 \
file1.csv file2.csv \
result.sqlite
合并多個csv文件：
rows csv-merge \
file1.csv file2.csv.bz2 file3.csv.xz \
result.csv.gz
對csv執(zhí)行sql搜索：
# needs: pip install rows[html]
rows query \
"SELECT * FROM table1 WHERE inhabitants > 1000000" \
data/brazilian-cities.csv \
--output=data/result.html
其他更多功能，請見Rows官方文檔：
到此這篇關(guān)于Python利用Rows快速操作csv文件的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python操作csv內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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