phpjson排序分组乞降技巧_运用python对csv代码中的数据进行排序

2、利用pandas组件，对文件进行排序。

3、命令行实行数据获取及排序，写入文件；

以下是完全代码：

#coding:utf-8import reimport argparseimport pandas as pdparser = argparse.ArgumentParser(description='manual to this script')parser.add_argument('--ip', type=str, default = None)parser.add_argument('--type', type=str, default=None)args = parser.parse_args()filterStr = args.ip + " " + args.typef1=file('perf.csv','r')perfdata=f1.readlines()f1.close()results = []f2 = open('filter.csv', 'w')f2.writelines(perfdata[0])for i in perfdata: n = re.findall(filterStr, i) if n: f2.writelines(i)f2.close()df = pd.read_csv('filter.csv')df = df.sort_values('elapsed',ascending = False)df.to_csv('filterOrder.csv',index = False)

实例扩展：

Python对csv排序

#/usr/bin/evn python# -- coding: utf-8 --import sysfrom operator import itemgetter# input_file = open(sys.argv[1])input_file = open("D:\\tmp\\a.csv")output_file = open("D:\\tmp\\asorted.csv","w")table = []for line in input_file: col = line.split('|') col[0] = col[0].strip() col[1] = int(col[1]) col[2] = int(col[2]) col[3] = int(col[3].strip()) table.append(col) #嵌套列表table[[8,8][,],...]table_sorted = sorted(table, key=itemgetter(1,2),reverse=True)#先后按列索引1,2排序，降序排列output_file.write('header' + '\n')for row in table_sorted: #遍历读取排序后的嵌套列表 row = [str(x) for x in row] #转换为字符串格式，好写入文本 output_file.write("\t".join(row) + '\n')input_file.close()output_file.close()

#/usr/bin/evn python# -- coding: utf-8 --import sysfrom operator import itemgetter# input_file = open(sys.argv[1])input_file = open("D:\\tmp\\a.csv")output_file = open("D:\\tmp\\asorted.csv","w")table = []for line in input_file: col = line.split('|') col[0] = col[0].strip() col[1] = int(col[1]) col[2] = int(col[2]) col[3] = int(col[3].strip()) table.append(col) #嵌套列表table[[8,8][,],...]table_sorted = sorted(table, key=itemgetter(1,2),reverse=True)#先后按列索引1,2排序，降序排列output_file.write('header' + '\n')for row in table_sorted: #遍历读取排序后的嵌套列表 row = [str(x) for x in row] #转换为字符串格式，好写入文本 output_file.write("\t".join(row) + '\n')input_file.close()output_file.close()

以上便是用python给csv里的数据排序的详细代码的详细内容，更多关于用python给csv里的数据如何排序的资料请关注我们其它干系文章！

韶光：2020-07-17

字符串常用方法 # 去掉旁边空格 'hello world'.strip() # 'hello world' # 按指定字符切割 'hello world'.split(' ') # ['hello','world'] # 更换指定字符串 'hello world'.replace(' ','#') # 'hello#world' csv模块 浸染:将爬取的数据存放到本地的csv文件中 利用流程 导入模块 打开csv文件 初始化写入工具 写入数据(参数为列表) import csv with o

序言 有些人看到这个问题以为不是问题,是嘛,不便是df.col[]函数嘛,实在忽略了一个重点,那便是我们要省去把csv文件全部读取这个过程,由于如果在面临亿万级别的大规模数据,得到的结果便是boom,boom,boom. 我们要利用一下现成的函数里面的参数nrows,和skiprows,一个代表你要读几行,一个代表你从哪开始读,这就可以了,比如从第3行读取4个 示例代码 import pandas as pd df = pd.DataFrame({'a':[1,2,3,4,5,6,7,8,9],

本文实例为大家分享了三种办法利用python写数据到csv或xlsx文件,供大家参考,详细内容如下 第一种:利用csv模块,写入到csv格式文件 # -- coding: utf-8 -- import csv with open("my.csv", "a", newline='') as f: writer = csv.writer(f) writer.writerow(["URL", "predict", "

这两天在测试过程中,碰着这样的问题: 数据量很大,一份csv文件的数据与其余一个文件的数据进行比拟,但是csv中的文件数据量很大,并且进行统计 ,如果手动单个去比拟,会很花韶光,吃力不谄媚,还随意马虎出错. 比如说,这样的数据 须要对AskPrice值相同对应的AskQuantity 统计出来. 直接上脚本 : import pandas as pd import csv df=pd.read_csv('D:\test\orderBook.csv') df_sum = df.groupby('Ask

在处理数据的时候,常常会碰到CSV类型的文件,下面将先容如何读取当前目录下的CSV文件,步骤如下 1.获取当前目录所有的CSV文件名称: #创建一个空列表,存储当前目录下的CSV文件全称 file_name = [] #获取当前目录下的CSV文件名 def name(): #将当前目录下的所有文件名称读取进来 a = os.listdir() for j in a: #判断是否为CSV文件,如果是则存储到列表中 if os.path.splitext(j)[1] == '.csv': file_

本文实例讲述了python输出当前目录下index.html文件路径的方法.分享给大家供大家参考.详细实现方法如下: import os import sys path = os.path.join(os.path.dirname(sys.argv[0]),'index.html') print path 希望本文所述对大家的Python程序设计有所帮助.

如下所示: def new_report(test_report): lists = os.listdir(test_report) # 列出目录的下所有文件和文件夹保存到lists lists.sort(key=lambda fn: os.path.getmtime(test_report + "/" + fn)) # 按韶光排序 file_new = os.path.join(test_report, lists[-1]) # 获取最新的文件保存到file_new print(fi

功能:扫描当前目录下所有CSV文件并对个中文件进行统计,输出统计值到CSV文件 pip install pandas import pandas as pd import glob,os,sys input_path='./' output_fiel='pandas_union_concat.csv' all_files=glob.glob(os.path.join(input_path,'sales_')) all_data_frames=[] for file in all_files:

利用numpy库 (缺陷:有缺失落值就无法读取) 读: import numpy my_matrix = numpy.loadtxt(open("1.csv","rb"),delimiter=",",skiprows=0) 写: numpy.savetxt('2.csv', my_matrix, delimiter = ',') 可能碰着的问题: SyntaxError: (unicode error) 'unicodeescape' codec

实例如下: # -- coding: utf-8 -- """ Spyder Editor This temporary script file is located here: C:\Users\user\.spyder2\.temp.py """ """ Show how to modify the coordinate formatter to report the image "z"

如下所示: # -- coding: UTF-8 -- import numpy as np import os from scipy.misc import imread, imresize import matplotlib.pyplot as plt from glob import glob # 读取目录下所有的jpg图片 def load_image(image_path, image_size): file_name=glob(image_path+"/jpg") s

该脚本是为了却合之前的编写的脚本,来实现数据的比对模块,实现数据的自动化!由于数据格式是定去世的,该代码只做参考,有什么问题可以私信我! CSV的数据格式截图如下: readDataToDic.py源代码如下: #coding=utf8 import csv ''' 该模块的紧张功能,是根据已有的csv文件, 通过readDataToDicl函数,把csv中对应的部分, 写入字典中,每个字典当当作一条json数据 ''' class GenExceptData(object): def __ini

当前目录下多个文件合并为一个文件 1.将多个文件合并为一个文件没有添加换行符 find ./ -name "iptv_authenticate_201801" | xargs cat > iptv_authenticate.txt 2.设置换行符^J find ./ -name "iptv_authenticate_201801" | xargs sed 'a\^J' > iptv_authenticate.txt 3.默认换行符 find ./ -

一.python读取txt文件 最大略的open函数: # -- coding: utf-8 -- with open("test.txt","r",encoding="gbk",errors='ignore') as f: print(f.read()) 这里用open函数读取了一个txt文件,"encoding"表明了读取格式是"gbk",还可以忽略缺点编码. 其余,利用with语句操作文件IO。

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