华山资源网

Python读csv文件去掉一列后再写入新的文件实例
脚本专栏 2024/11/18 佚名
3 1

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 27W 976 777 55W 1989 1509 110W 4312 3158

从上面测试结果来看,dataframe的效率提高大约30%左右。

以上这篇Python读csv文件去掉一列后再写入新的文件实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。

华山资源网 Design By www.eoogi.com
广告合作：本站广告合作请联系QQ：858582 申请时备注：广告合作（否则不回）
免责声明：本站资源来自互联网收集,仅供用于学习和交流,请遵循相关法律法规,本站一切资源不代表本站立场,如有侵权、后门、不妥请联系本站删除！
华山资源网 Design By www.eoogi.com
www.eoogi.com 华山资源网
120,135影音资源
344,641技术资源
22,817软件资源
435,032站长资源

更新日志

友情链接

杰晶网络 DDR爱好者之家 桃源资源网 杰网资源 富贵资源网 南强小屋 铁雪资源网 幽灵资源网 万梅资源网 狼山资源网 白云岛资源网 昆仑资源网 相思资源网 明霞山资源网 内蒙古资源网 黑松山资源网 茶园资源网 饿虎岗资源网 大旗谷资源网 常春岛资源网 岱庙资源网 兴国资源网 快活林资源网 蝙蝠岛资源网 帝王谷资源网 白云城资源网 伏龙阁资源网 清风细雨楼 天枫庄资源网 圆月山庄资源网 无争山庄资源网 神水资源网 移花宫资源网 神剑山庄资源网 无为清净楼资源网 金钱帮资源网 丐帮资源网 华山资源网 极乐门资源网 小李飞刀资源网 凤求凰客栈 风云阁资源网 金狮镖局 鸳鸯亭资源网 千金楼资源网 更多链接
华山资源网 Design By www.eoogi.com