Прочитать конкретные столбцы из файла csv с помощью модуля csv?

Я пытаюсь проанализировать файл csv и извлечь данные только из определенных столбцов.

Пример csv:

ID | Name | Address | City | State | Zip | Phone | OPEID | IPEDS |
10 | C... | 130 W.. | Mo.. | AL... | 3.. | 334.. | 01023 | 10063 |

Я пытаюсь захватить только определенные столбцы, например ID, Name, Zip и Phone.

Код, на который я смотрел, привел меня к мысли, что я могу вызвать конкретный столбец по его соответствующему номеру, так что: Name будет соответствовать 2, и итерация по каждой строке с помощью row[2] приведет к созданию всех пункты в столбце 2. Только это не так.

Вот что я сделал до сих пор:

import sys, argparse, csv
from settings import *

# command arguments
parser = argparse.ArgumentParser(description='csv to postgres',\
 fromfile_prefix_chars="@" )
parser.add_argument('file', help='csv file to import', action='store')
args = parser.parse_args()
csv_file = args.file

# open csv file
with open(csv_file, 'rb') as csvfile:

    # get number of columns
    for line in csvfile.readlines():
        array = line.split(',')
        first_item = array[0]

    num_columns = len(array)
    csvfile.seek(0)

    reader = csv.reader(csvfile, delimiter=' ')
        included_cols = [1, 2, 6, 7]

    for row in reader:
            content = list(row[i] for i in included_cols)
            print content

и я ожидаю, что это напечатает только конкретные столбцы, которые я хочу для каждой строки, кроме этого, я получаю только последний столбец.

Ответ 1

Единственный способ получить последний столбец из этого кода - это если вы не включаете свой оператор печати в в цикл for.

Скорее всего, это конец вашего кода:

for row in reader:
    content = list(row[i] for i in included_cols)
print content

Вы хотите, чтобы это было:

for row in reader:
        content = list(row[i] for i in included_cols)
        print content

Теперь, когда мы рассмотрели вашу ошибку, я хотел бы на этот раз представить вам модуль pandas.

Pandas является впечатляющим для работы с csv файлами, и следующий код будет всем, что вам нужно, чтобы прочитать csv и сохранить весь столбец в переменной:

import pandas as pd
df = pd.read_csv(csv_file)
saved_column = df.column_name #you can also use df['column_name']

поэтому, если вы хотите сохранить всю информацию в своем столбце Names в переменной, это все, что вам нужно сделать:

names = df.Names

Это отличный модуль, и я предлагаю вам изучить его. Если по какой-то причине ваш оператор печати находился в цикле for, и он все еще печатал только последний столбец, чего не должно было случиться, но дайте мне знать, ошибочно ли было мое предположение. У вашего опубликованного кода много ошибок в отступе, поэтому было трудно понять, что должно было быть где. Надеюсь, это было полезно!

Ответ 2

import csv
from collections import defaultdict

columns = defaultdict(list) # each value in each column is appended to a list

with open('file.txt') as f:
    reader = csv.DictReader(f) # read rows into a dictionary format
    for row in reader: # read a row as {column1: value1, column2: value2,...}
        for (k,v) in row.items(): # go over each column name and value 
            columns[k].append(v) # append the value into the appropriate list
                                 # based on column name k

print(columns['name'])
print(columns['phone'])
print(columns['street'])

С файлом типа

name,phone,street
Bob,0893,32 Silly
James,000,400 McHilly
Smithers,4442,23 Looped St.

Выведет

>>> 
['Bob', 'James', 'Smithers']
['0893', '000', '4442']
['32 Silly', '400 McHilly', '23 Looped St.']

Или, альтернативно, если вы хотите численное индексирование столбцов:

with open('file.txt') as f:
    reader = csv.reader(f)
    reader.next()
    for row in reader:
        for (i,v) in enumerate(row):
            columns[i].append(v)
print(columns[0])

>>> 
['Bob', 'James', 'Smithers']

Чтобы изменить разделитель, добавьте delimiter=" " к соответствующему экземпляру, т.е. reader = csv.reader(f,delimiter=" ")

Ответ 3

Используйте панд:

import pandas as pd
my_csv = pd.read_csv(filename)
column = my_csv.column_name
# you can also use my_csv['column_name']

Откажитесь от ненужных столбцов во время разбора:

my_filtered_csv = pd.read_csv(filename, usecols=['col1', 'col3', 'col7'])

PS Я просто обобщаю то, что говорили другие, в простой форме. Актуальные ответы взяты здесь и здесь.

Ответ 4

Вы можете использовать numpy.loadtext(filename). Например, если это ваша база данных .csv:

ID | Name | Address | City | State | Zip | Phone | OPEID | IPEDS |
10 | Adam | 130 W.. | Mo.. | AL... | 3.. | 334.. | 01023 | 10063 |
10 | Carl | 130 W.. | Mo.. | AL... | 3.. | 334.. | 01023 | 10063 |
10 | Adolf | 130 W.. | Mo.. | AL... | 3.. | 334.. | 01023 | 10063 |
10 | Den | 130 W.. | Mo.. | AL... | 3.. | 334.. | 01023 | 10063 |

И вам нужен столбец Name:

import numpy as np 
b=np.loadtxt(r'filepath\name.csv',dtype=str,delimiter='|',skiprows=1,usecols=(1,))

>>> b
array([' Adam ', ' Carl ', ' Adolf ', ' Den '], 
      dtype='|S7')

С легкостью вы можете использовать genfromtext:

b = np.genfromtxt(r'filepath\name.csv', delimiter='|', names=True,dtype=None)
>>> b['Name']
array([' Adam ', ' Carl ', ' Adolf ', ' Den '], 
      dtype='|S7')

Ответ 5

С pandas вы можете использовать read_csv с параметром usecols:

df = pd.read_csv(filename, usecols=['col1', 'col3', 'col7'])

Пример:

import pandas as pd
import io

s = '''
total_bill,tip,sex,smoker,day,time,size
16.99,1.01,Female,No,Sun,Dinner,2
10.34,1.66,Male,No,Sun,Dinner,3
21.01,3.5,Male,No,Sun,Dinner,3
'''

df = pd.read_csv(io.StringIO(s), usecols=['total_bill', 'day', 'size'])
print(df)

   total_bill  day  size
0       16.99  Sun     2
1       10.34  Sun     3
2       21.01  Sun     3

Ответ 6

Контекст. Для этого типа работы вы должны использовать удивительную библиотеку python petl. Это сэкономит вам много работы и потенциального разочарования в том, что вы делаете "вручную" со стандартным модулем csv. AFAIK, единственные люди, которые до сих пор используют модуль csv, - это те, кто еще не нашел лучших инструментов для работы с табличными данными (pandas, petl и т.д.), Что хорошо, но если вы планируете работать с большим количеством данные в вашей карьере из разных странных источников, изучение чего-то вроде petl - одна из лучших инвестиций, которую вы можете сделать. Чтобы начать работу, вы должны пройти всего 30 минут после того, как вы закончили pip install petl. Документация отличная.

Ответ: предположим, что у вас есть первая таблица в файле csv (вы также можете загрузить непосредственно из базы данных с помощью petl). Затем вы просто загрузите его и выполните следующие действия.

from petl import fromcsv, look, cut, tocsv 

#Load the table
table1 = fromcsv('table1.csv')
# Alter the colums
table2 = cut(table1, 'Song_Name','Artist_ID')
#have a quick look to make sure things are ok. Prints a nicely formatted table to your console
print look(table2)
# Save to new file
tocsv(table2, 'new.csv')

Ответ 7

Чтобы получить имя столбца, вместо использования readlines() лучше использовать readline(), чтобы избежать цикла и чтения полного файла и сохранения это в массиве.

with open(csv_file, 'rb') as csvfile:

    # get number of columns

    line = csvfile.readline()

    first_item = line.split(',')

Ответ 8

Благодаря тому, что вы можете индексировать и размещать данные в фрейме pandas, очень простой способ извлечь один столбец из файла CSV в переменную:

myVar = pd.read_csv('YourPath', sep = ",")['ColumnName']

Несколько вещей для рассмотрения:

Приведенный выше фрагмент создаст Series панд, а не dataframe. Предложение от usecols с usecols также будет быстрее, если скорость является проблемой. Тестирование двух разных подходов с использованием %timeit для csv файла размером 2122 КБ дает 22.8 ms для подхода usecols и 53 ms для предложенного мной подхода.

И не забудьте import pandas as pd

Ответ 9

Если вам нужно обрабатывать столбцы по отдельности, мне нравится деструктурировать столбцы с помощью шаблона zip(*iterable) (фактически "unzip"). Итак, для вашего примера:

ids, names, zips, phones = zip(*(
  (row[1], row[2], row[6], row[7])
  for row in reader
))

Ответ 10

Считайте CSV в кадр данных pandas, у pandas есть встроенная функция для транспонирования, которая может быть вызвана, как показано ниже.

import pandas as pd

csv = pd.read_csv("test.csv", skiprows=1)
# use skiprows if you want to skip headers
df_csv = pd.DataFrame(data=csv)
transposed_csv = df_csv.T