使用dictreader

Question

我正在寻找使用dictreader / dictwriter重命名标头的最佳方法，以添加到我已完成的其他步骤。

这就是我要对下面的源数据示例所做的。

1. 删除前两行
2. 将列（标题和数据）重新排序为2,1，3与源文件
3. 将标题重命名为ASXCode，CompanyName，GISC

当我在

时

如果我使用'reader = csv.reader.inf'，则删除第一行并重新排序列，但正如预期的那样，没有标题重命名

当我运行dictreader行'reader = csv.DictReader（inf，fieldnames =（'ASXCode'，'CompanyName'，'GICS'））时，我收到错误'dict包含不在fieldnames中的字段：'和显示第一行数据而不是标题。

我有点困惑于如何解决这个问题，所以任何提示都会受到赞赏。

源数据示例

ASX listed companies as at Mon May 16 17:01:04 EST 2016     

Company name    ASX code    GICS industry group
1-PAGE LIMITED  1PG Software & Services
1300 SMILES LIMITED ONT Health Care Equipment & Services
1ST AVAILABLE LTD   1ST Health Care Equipment & Services

我的代码

import csv
import urllib.request
from itertools import islice

local_filename = "C:\\myfile.csv"
url = ('http://mysite/afile.csv')

temp_filename, headers = urllib.request.urlretrieve(url)

with open(temp_filename, 'r', newline='') as inf, \
        open(local_filename, 'w', newline='') as outf:

  #  reader = csv.DictReader(inf, fieldnames=('ASXCode', 'CompanyName', 'GICS'))
    reader = csv.reader(inf)
    fieldnames = ['ASX code', 'Company name', 'GICS industry group']  
    writer = csv.DictWriter(outf, fieldnames=fieldnames)

# 1. Remove top 2 rows
    next(islice(reader, 2, 2), None)

# 2. Reorder Columns
    writer.writeheader()  
    for row in csv.DictReader(inf):
        writer.writerow(row)        

Answer 1

此处的IIUC是使用pandas及其函数read_csv的解决方案：

import pandas as pd
#Considering that you have your data in a file called 'stock.txt' 
#and it is tab separated, by default the blank lines are not read by read_csv, 
#hence set the header=1
df = pd.read_csv('stock.txt', sep='\t',header=1)
#Rename the columns as required
df.columns= ['CompanyName', 'ASXCode', 'GICS']
#Reorder the columns as required
df = df[['ASXCode','CompanyName','GICS']]

这就是你在ipython中的表现，输出结果如下：

Answer 2

根据你的提示我最终得到了它。我之前没有使用过熊猫，所以必须先准备好一点熊猫。

我最终计算出pandas使用了一个数据框，所以我不得不用tocsv函数做一些不同的事情，并最终将index = False参数添加到tocsv函数中以删除df索引。

现在一切都很棒。

import csv
import os
import urllib.request
import pandas as pd

local_filename = "C:\\myfile.csv"

url = ('http://mysite/afile.csv')

temp_filename, headers = urllib.request.urlretrieve(url)

#using pandas dataframe
df = pd.read_csv(temp_filename, sep=',',header=1) #skip header
df.columns = ['CompanyName', 'ASXCode', 'GICS'] #rename columns
df = df[['ASXCode','CompanyName','GICS']] #reorder columns

df.to_csv(local_filename, sep=',', index=False)
os.remove(temp_filename)  # clean up