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强大的 CSV 文件命令行工具:python-csvkit

Python绿色通道 • 1 年前 • 162 次点击  

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如果你在学Python数据处理,一定对CSV文件不陌生。日常本地数据存储中,除了Excel文件外,大部分数据都是以CSV文件格式保存的。

CSV(Comma-Separated Values)是一种文本文件,也叫作逗号分隔值文件格式。顾名思义,它就是用来保存纯文本,被分隔符分隔为多个字段。

CSV文件能够被Excel、notepad++、Java、Python等各种软件读取,非常方便。

因为它结构简单、易传输、易读取的特性,使其广受个人和商业领域欢迎。

在Python中,可以使用read函数、pandas库、csv库等读写CSV文件,而且这些也是常用的方法。

这次给大家介绍一个非常强大的第三方库-csvkit,它是专门处理CSV文件的命令行工具,可以实现文件互转、数据处理、数据统计等,十分便捷。

因为csvkit是Python第三方库,我们直接使用pip来安装csvkit。

pip install csvkit

csvkit是命令行工具,所以代码都在命令行执行,下面列举一些常见的使用场景。

我们先在本地保存一个Excel表(DoubanMovie),其内容是豆瓣电影数据。

注意命令行地址要切换到该表所在位置。

比如我放在E:\csvkit_tutorial\里面,可以用下面命令来切换。

E:
cd csvkit_tutorial

1、Excel转CSV

csvkit支持将Excel等其他数据文件转化为CSV文件,使用in2csv命令实现。

in2csv DoubanMovie.xlsx > DoubanMovie.csv

除了Excel的xlsx和xls文件外,你还可以对下面多种数据格式进行CSV的转换

包括:dbf , fixed , geojson , json , ndjson

2、对SQL数据库进行读写和查询操作

从MySQL数据库中读取一张表存到本地CSV文件中,使用csvsql命令实现。

csvsql --db "mysql://user:pass@host/database?charset=utf8" --tables "test1" --insert test1.csv

直接对MySQL数据库进行数据查询,使用sql2csv命令实现

sql2csv --db "mysql://user:pass@host/database?charset=utf8" --query "select * from test2"

注意代码中--db参数后面需要输入数据库的信息,用于连接数据库。

3、将CSV文件转换为Json格式

除了将Json文件转化为CSV格式外,csvkit也支持将CSV文件转化为Json格式,使用csvjson命令实现。

csvjson test.csv

如果你是做地理空间分析,还可以将csv文件转化为GeoJson格式。

4、数据处理和分析

csvkit中还有用于数据处理分析的命令,如下:

  • csvcut:对数据进行索引切片
  • csvgrep:对数据进行过滤,可按照正则表达式规则
  • csvjoin:对不同数据表按键进行连接
  • csvsort:对数据进行排序
  • csvstack:将多个数据表进行合并
  • csvlook:以 Markdown 兼容的固定宽度格式将 CSV 呈现到命令行
  • csvstat:对数据进行简单的统计分析

小结

csvkit适合那些经常处理CSV文件的小伙伴,可快速的进行转化、清晰、分析等任务。特别当你的文件较大,一般软件难以打开时,csvkit的速度绝对会让你惊艳到。

学习文档:

https://csvkit.readthedocs.io/en/latest/index.html



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