Question

我有一个非常大的csv文件，包含大量不同的人。其中一些人出现了两次。像这样：

Name,Colour,Date
John,Red,2017
Dave,Blue,2017
Tom,Blue,2017
Amy,Green,2017
John,Red,2016
Dave,Green,2016
Tom,Blue,2016
John,Green,2015
Dave,Green,2015
Tom,Blue,2015
Rebecca,Blue,2015

我想要一个仅包含每个人最新颜色的csv文件。例如，对于John，Dave，Tom和Amy，我只对2017年的行感兴趣。对于Rebecca，我将需要2015年的价值。

csv文件很庞大，包含超过1000万条记录（所有人都有一个唯一的ID，因此重复的名称无关紧要）。我尝试了以下几点：

Open csv file
Read line 1.
If person is not in "seen" list, add to csv file 2
Add person to "Seen" list.
Read line 2...

问题是“看到”列表变得庞大而我的内存耗尽。另一个问题是有时日期不是有序的，所以旧条目进入“看到”列表，然后新条目不会覆盖它。如果我可以通过降序日期对数据进行排序，这很容易解决，但我很难根据文件的大小对其进行排序。

有什么建议吗？

Answer 1

如果整个csv文件可以存储在如下列表中：

csv_as_list = [
    (unique_id, color, year),
    …
]

然后您可以通过以下方式sort此列表：

import operator

# first sort by year descending
csv_as_list.sort(key=operator.itemgetter(2), reverse=True)
# then, since the Python sort is stable, by unique_id
csv_as_list.sort(key=operator.itemgetter(0))

然后你可以：

from __future__ import print_function
import operator, itertools

for unique_id, group in itertools.groupby(csv_as_list, operator.itemgetter(0)):
    latest_color = next(group)[1]
    print(unique_id, latest_color)

（我刚刚在这里使用了print，但你得到了要点。）

如果csv文件无法作为列表加载到内存中，则必须经历使用磁盘的中间步骤（例如SQLite）。

Answer 2

打开您的csv文件进行阅读。
逐行阅读，如果用户的ID尚未找到，请将用户附加到final_list。如果找到，请使用您的current_data数据检查final_list的年份。如果当前数据包含更新的条目，则只需更改final_list中用户的日期以及与之关联的颜色。
只有这样，当你的final_list完成后，你会写一个新的csv文件。

如果您希望此任务更快，则需要...

优化你的循环。
使用标准的python函数和/或用C编码的库。

如果仍然没有足够的优化...学习C.在C中读取csv文件，使用分隔符解析它，并且迭代数组并不难，即使在C中也是如此。

Answer 3

我看到两种明显的解决方法，不涉及在内存中保存大量数据：

使用数据库而非CSV文件
重新组织您的CSV文件以方便排序。

使用数据库非常简单。我希望你甚至可以使用Python附带的SQLite。我认为这是我的首选方案。要获得最佳性能，请创建（人，日期）索引。

第二种方法是让CSV文件的第一列为人员ID，第二列为日期。然后，您可以从命令行对CSV文件进行排序，即排序myfile.csv。这会将特定人的所有条目组合在一起，并且如果您的日期是正确的格式（例如YYYY-MM-DD），则感兴趣的条目将是最后一个。 Unix sort命令的速度并不为人所知，但它非常强大。

Python：从巨大的csv文件中删除重复项（内存问题）

3 个答案: