Question

我想在Python中为我的CSV添加一个新列。据我所知，在Python中我必须运行CSV并重写一个新的输出以添加列。

我想运行每个UserID并为其分配UniqueID。

这是我的输入：

UserID,name
a,alice
a,alice
b,ben
c,calvin
c,calvin
c,calvin

这是我想要的输出：

UniqueID,UserID,name
1,a,alice
1,a,alice
2,b,ben
3,c,calvin
3,c,calvin
3,c,calvin

我是Python新手，想知道是否有人可以告诉我如何做到这一点。感谢。

Here is my code so far: 
import csv
import operator

temp_index = 0

with open("./coordinates.csv") as all_coordinates_csv:
    coordinate_reader = csv.reader(all_coordinates_csv, delimiter=",")

    sort = sorted(coordinate_reader,key=operator.itemgetter(0))

with open("./sorteduserid.csv","wb") as sorteduser_csv:
    csv_writer = csv.writer(sorteduser_csv,delimiter=",")
    csv_writer.writerows(sort)

Answer 1

尝试使用我的代码：

import csv
import uuid

is_first = True
with open('test.csv', newline='') as input_file:  
    with open('output.csv', 'w', newline='') as output_file:
        writer = csv.writer(output_file)
        reader = csv.reader(input_file)
        for row in reader:
            if is_first:
                row.insert(0, 'UniqueID')
                is_first = False
            else:
                row.insert(0, str(uuid.uuid4()))

            writer.writerow(row)

Answer 2

此解决方案基于您自己的尝试：

import csv
import operator
from itertools import groupby

with open("./coordinates.csv") as all_coordinates_csv:
    coordinate_reader = csv.reader(all_coordinates_csv, delimiter=",")

    sort = sorted(coordinate_reader,key=operator.itemgetter(0))

grouped = []
for key, group in groupby(sort, lambda x: x[0]):
    grouped.append(list(group))

data_out = [];
data_out.append(['Unique_ID', (grouped[0])[0][0], (grouped[0])[0][1]])

user_id = 1
for group in grouped[1:]:
    for user in group:
        data_out.append([user_id,user[0],user[1]])
    user_id += 1

with open("./sorteduserid.csv","wb") as sorteduser_csv:
    csv_writer = csv.writer(sorteduser_csv,delimiter=",")
    csv_writer.writerows(data_out)

对输入进行排序后，程序会使用groupby按sort中的UserID对值进行分组。然后，它使用循环中的这些分组值为每个UserID分配唯一的ID。在循环之前，它使用User_ID条目扩展标题。

在Python中向CSV添加新列

2 个答案: