CSV文件和Python

时间:2014-08-06 11:18:06

标签: python arrays file python-2.7 csv

我正在研究一个Python脚本,它应该合并一些CSV文件的一些列(很多,大约200个文件)。 所有文件都是:

Timestamp; ...; ...; ...; Value; ...
date1;...;...;...; FirstValue;...
date2;...;...;...; SecondValue;...

等等。

从第一个文件中我想提取时间戳和列Value。从其他文件我只需要列值。

我现在的脚本是:

#!/usr/bin/python
import csv
import os, sys

# Open a file
path = "Z:/myfolder"
dirs = os.listdir( path )
#Conto il numero di file nella cartella
print len(dirs)
#Assegno il nome del primo file
file = dirs[0]

#Apro il primo file per la lettura di timestamp e primo valore (Value)
primofile = csv.reader(open(file, 'rb'), delimiter=";", quotechar='|')
timestamp, firstValue = [], []
#Per ogni riga del primofile
for row in primofile:
    #Copio timestamp
    timestamp.append(row[2])
    #e Value
    firstValue.append(row[15])

with open("provacript.csv", 'wb') as f:
    writer = csv.writer(f, delimiter=';')
    i = 0
    while i < len(timestamp):
        writer.writerow([timestamp[i]] + [firstValue[i]])
        i = i+1

所以在“provascript.csv”中,我有第一个文件的时间戳和第一列我的值。下一步是逐个打开列表“dirs”中的文件,读取“值”列(第15列),将此列保存在数组中并将其写入“provascript.csv”。

我的代码是:

for file in dirs:
data = csv.reader(open(file, 'rb'), delimiter=";", quotechar='|')
column = []
for row in data:
    column.append(row[15])

在数组“列”中我应该有值。我必须在“provascript.csv”的新列中添加这些值,然后继续对所有文件执行相同的操作。我怎么能这样做?

我想要像

这样的东西
TimestampFromFirstFile;ValueFromFirstFile;ValueFromSecondFile;ValueFromThirdFile;...
date1;value;value,value;...
date2;value;value;value;...
date3;value;value;value;...

到目前为止一切顺利。我修复了它(谢谢),但我没有在第一行读取和写入值,而是想写一部分名称。而不是Timestamp; Value; Value; Value我更喜欢Timestamp; Temperature1; Temperature2; Presence1; Presence2。

我该怎么做?

2 个答案:

答案 0 :(得分:3)

我应该创建完整的结构,最后我将它保存在输出文件中(假设文件是​​在它们之间排序的)

#create the full structure:  output_rows
primofile = csv.reader(open(file, 'rb'), delimiter=";", quotechar='|')
output_rows = []
for row in primofile:
    output_rows.append([row[2], row[15]])

一旦我们有了一个有序的列表列表,用其他文件完成它们

for file in dirs:
    data = csv.reader(open(file, 'rb'), delimiter=";", quotechar='|')
    column = []
    for idx,row in enumerate(data):
        output_rows[idx].append(row[15])

最后将其保存到文件

with open("output.csv", 'wb') as f:
    writer = csv.writer(f, delimiter=';')
    for row in output_rows:
        writer.writerow(row)

答案 1 :(得分:2)

您可以使用Pandas:

file1 = pd.read_csv("file1", index_col=0, sep=";", skipinitialspace=1)
file2 = pd.read_csv("file2", index_col=0, sep=";", skipinitialspace=1)
file3 = pd.read_csv("file3", index_col=0, sep=";", skipinitialspace=1)

在这里,你有很多选择,特别是在阅读你的csv时解析日期。

文件1是:

           ...  ....1 ....2      Value  ....3
Timestamp                                    
date1      ...   ...   ...   FirstValue   ...
date2      ...   ...   ...  SecondValue   ...

f1 = pd.DataFrame(file1.Value)
f2 = pd.DataFrame(file2.Value)
f3 = pd.DataFrame(file3.Value)

f2

          Value
Timestamp      
date1       AAA
date2       BBB

f3
           Value
Timestamp       
date1        456
date2        123

然后为递归合并定义一个函数:

def recursive_merge(list_df):

    suffixe = range(1,len(list_df)+1)
    merged  = list_df[0]
    for i in range(1,len(list_df)):
        merged = merged.merge(list_df[i], left_index=True, right_index=True,
                                          suffixes=('_%s' %suffixe[i-1], '_%s' %suffixe[i]))
    if len(list_df)%2 !=0 : 
        merged.rename(
            columns = {'Value':"Value_%s" %suffixe[i]}, 
            inplace = True) # if number of recursive merge is odd 
    return merged

并致电:

recursive_merge([f1,f2,f3])

输出

               Value_1 Value_2  Value_3
Timestamp                              
date1       FirstValue     AAA      456
date2      SecondValue     BBB      123

然后您可以使用以下命令轻松编写该数据框:

recursive_merge([f1,f2,f3]).to_csv("output.csv")

当然,如果您有超过3个文件,您可以制作for循环和/或函数来打开文件,最后得到像[f1,f2,f3,...f200]

这样的列表

希望这有帮助