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Python读csv文件去掉一列后再写入新的文件技术教程

原创 2017-12-30 0 490
本文主要为大家分享一篇Python读csv文件去掉一列后再写入新的文件实例,具有很的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧,希望能帮助到大家更好掌握Python

用了两种.方式解决该问题,都是网上现有的解决方案。

场景说明:

有一个数据文件,以文本方式保存,现在有三列user_id,plan_id,mobile_id。目标是得到新文件只有mobile_id,plan_id。

解决方案

方案一:用python的打开文件写文件的方式直接撸一遍数据,for循环内处理数据并写入到新文件。

代码如下:


def readwrite1( input_file,output_file):
 f = open(input_file, 'r')
 out = open(output_file,'w')
 print (f)
 for line in f.readlines():
 a = line.split(",")
 x=a[0] + "," + a[1]+"\n"
 out.writelines(x)
 f.close()
 out.close()

方案二:用 pandas 读数据到 DataFrame 再做数据分割,直接用 DataFrame 的写入功能写到新文件

代码如下:


def readwrite2(input_file,output_file): date_1=pd.read_csv(input_file,header=0,sep=',') date_1[['mobile', 'plan_id']].to_csv(output_file, sep=',', header=True,index=False)

从代码上看,pandas逻辑更清晰。

下面看下执行的效率吧!


def getRunTimes( fun ,input_file,output_file):
 begin_time=int(round(time.time() * 1000))
 fun(input_file,output_file)
 end_time=int(round(time.time() * 1000))
 print("读写运行时间:",(end_time-begin_time),"ms")

getRunTimes(readwrite1,input_file,output_file) #直接撸数据
getRunTimes(readwrite2,input_file,output_file1) #使用dataframe读写数据

读写运行时间: 976 ms

读写运行时间: 777 ms

input_file 大概有27万的数据,dataframe的效率比for循环效率还是要快一点的,如果数据量更大些,效果是否更明显呢?

下面试下增加input_file记录的数量试试,有如下结果

input_file readwrite1 readwrite2
27W976777
55W19891509
110W43123158

从上面测试结果来看,dataframe的效率提高大约30%左右。

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以上就是Python读csv文件去掉一列后再写入新的文件技术教程的详细内容,更多请关注php中文网其它相关文章!

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