我有包含 40k 行数据的 CSV 文件。
我的每个函数都会打开 csv 文件并使用它,然后关闭它。 有没有一种方法可以让我打开该文件一次然后关闭它,然后我可以随时使用它?我尝试将每个字段放在一个单独的列表中,并在调用它或在字典中时使用它,但这两种方法都可以在最多 1k 行时正常工作,如果更多则需要很长时间来处理它,我找到了一种通过过滤来加速的方法他们,但不知道如何应用它。
我的代码示例。
files=open("myfile.csv","r")
def spec_total():
total = 0.0
files.readline() # skip first row
for line in files:
field=line.strip().split(",") #make Into fields
tall=float(field[0])
if tall >= 9.956:
total +=tall
print("The sum is: %0.5f" % (total))
spec_total()
files.close()
其他功能
files=open("3124749c.csv","r")
def code():
match= 0
files.readline() # skip first row
for row in files:
field=row.strip().split(",") #make Into fields
code=(field[4])
import re
if re.search(r'\[[A-Za-z][0-9]+\][0-9]+[A-Za-z]{2}[0-9]+#[0-9]+', code) is None:
match += 1
print("The answer that do not match code is :",match)
code()
files.close()
还有更多函数可以在每次打开 csv 文件时将其拆分为字段,以便识别我指的是哪个字段。
最佳答案
如果我理解正确,请尝试:
import csv
total = 0.0
for row in csv.reader(open("myfile.csv")):
tall = float(row[0])
if tall >= 9.956:
total += tall
print("The sum is: %0.5f" % total)
<小时/>
更复杂的版本 - 创建计算类来处理每一行。
class Calc(object):
def process(self,row):
pass
def value(self):
pass
class SumColumn(Calc):
def __init__(self, column=0,tall=9.956):
self.column = column
self.total = 0
def process(self, row):
tall = float(row[0])
if tall >= self.tall:
self.total += tall
def value(self):
return self.total
class ColumnAdder(Calc):
def __init__(self, col1, col2):
self.total = 0
self.col1 = col1
self.col2 = col2
def process(self, row):
self.total += (row[self.col1] + row[self.col2])
def value(self):
return self.total
class ColumnMatcher(Calc):
def __init__(self, col=4):
self.matches = 0
def process(self, row):
code = row[4]
import re
if re.search(r'\[[A-Za-z][0-9]+\][0-9]+[A-Za-z]{2}[0-9]+#[0-9]+', code) is None:
self.match += 1
def value(self):
return self.matches
import csv
col0_sum = SumColumn()
col3_sum = SumColumn(3, 2.45)
col5_6_add = ColumnAdder(5,6)
col4_matches = ColumnMatcher()
for row in csv.reader(open("myfile.csv")):
col0_sum.process(row)
col3_sum.process(row)
col5_6_add.process(row)
col4_matches.process(row)
print col0_sum.value()
print col3_sum.value()
print col5_6_add.value()
print col4_matches.value()
<小时/>
这段代码被输入到 SO 中,这是一件乏味的事情 - 几乎没有语法等。
仅用于说明目的 - 不要过于字面意思。
关于python - 如何在Python中处理大的csv文件?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/14793027/