python合并多个csv文件并去重

#coding=utf-8
import os
import pandas as pd
import glob

def hebing():
    csv_list = glob.glob(‘*.csv‘)
    print(u‘共发现%s个CSV文件‘% len(csv_list))
    print(u‘正在处理............‘)
    for i in csv_list:
        fr = open(i,‘r‘).read()
        with open(‘haha.csv‘,‘a‘) as f:
            f.write(fr)
    print(u‘合并完毕！‘)

def quchong(file):
    df = pd.read_csv(file,header=0)
    datalist = df.drop_duplicates()
    datalist.to_csv(file)

if __name__ == ‘__main__‘:
    hebing()
    quchong("haha.csv")
时间： 2024-08-11 11:08:20

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python读取和写入csv文件

----------------python读取csv文件------------------ #导入csv 创建一个csv文件,输入内容 import csv #1.找到需要被打开的文件路径,通过open打开文件,声明打开的方式,声明编码格式 csv_file=open(r'csv文件路径', mode='r', encoding='utf-8') #2.通过csv模组提供的读取方法来读取打开的文件 csv_data=csv.reader(csv_file) #3.通过for循环遍历读取数据存

python中如何将csv文件转为xls文件

废话开端 要实现将csv文件转换为xls文件,就需要用到python中非常强大的第三方库---pandas.之前基本没用过pandas,对它可以说是一点都不了解,但是最近在工作中要经常处理各种Excel.csv文件,就不得不用到了,也还是处于学习阶段,一边学习,一边总结记录.那我们都知道pandas不仅可以操作Excel,csv,而且还可以处理json.pickle.html.table等等各种类型的数据.功能强大,非常实用,深受广大程序猿的喜爱,实属开发之必备良品啊! 代码实现 from io

pandas合并多个csv文件

import pandas as pd import os #文件路径注意用\\ inputfilepath = 'C:\\Users\\Administrator\\AAA\\BBB\\' outputfilepath = 'C:\\Users\\Administrator\\AAA\\' df_filename = 'file_8_27-11_19.csv' columns_list = ['id', 'Code', 'Name', 'update_time'] #先创建一个只有表头列名的空

python读取并写入csv文件

新建csvData.csv文件 1 import csv 2 3 # 读取csv文件方式1 4 csvFile = open("csvData.csv", "r") 5 reader = csv.reader(csvFile) # 返回的是迭代类型 6 data = [] 7 for item in reader: 8 print(item) 9 data.append(item) 10 11 print(data) 12 csvFile.close() 13 14

python读取两个csv文件数据，进行查找匹配出现次数

现有需求 表1 表2 需要拿表1中的编码去表2中的门票编码列匹配,统计出现的次数,由于表2编码列是区域间,而且列不是固定的,代码如下 #encoding:utf-8 ##导入两个CSV进行比对 import csv ##读取编码 def GetQrCode(filePath): #定义一个空的list集合 list = set() csv_file = csv.reader(open(filePath, 'r')) for item in csv_file: # 判断字符串是否为纯数字 if (

Python数据分析基础——读写CSV文件2

2.2筛选特定的行: 行中的值满足某个条件 行中的值属于某个集合 行中的值匹配于某个模式(即:正则表达式) 2.2.1:行中的值满足于某个条件: 基础python版: 1 #!/usr/bin/env python3 2 import csv 3 import sys 4 5 input_file = sys.argv[1] 6 output_file = sys.argv[2] 7 8 with open(input_file, 'r', newline = '') as csv_in_fil

CSV文件在Python中的几种处理方式

Comma Separated Values,简称CSV,它是一种以逗号分隔数值的文件类型.在数据库或电子表格中,它是最常见的导入导出格式,它以一种简单而明了的方式存储和共享数据,CSV文件通常以纯文本的方式存储数据表.今天,我将给大家分享在Python中如何操作CSV文件. 一.数据源 首先,我们来看看本次操作的数据源,图1 CSV文件是在Excel中打开的,图2 CSV文件是在Notepad++中打开的,我们在图2中可以看到数值之间是以逗号分隔开的,每行末尾是CR回车符和LF换行符(请注意,

python3读取csv文件

python中有一个读写csv文件的包,直接import csv即可.利用这个python包可以很方便对csv文件进行操作,一些简单的用法如下. 1. 读文件 csv_reader = csv.reader(open('data.file', encoding='utf-8')) for row in csv_reader: print(row) 例如有如下的文件 输出结果如下 ['0.093700','0.139771','0.062774','0.007698'] ['-0.022711',

使用Python如何处理csv文件？

本文和大家分享的主要是使用python语言处理csv文件相关内容,一起来看看吧,希望对大家学习python开发有所帮助. CSV(Comma-Separated Values)即逗号分隔值,可以用Excel打开查看.由于是纯文本,任何编辑器也都可打开.与Excel文件不同,CSV文件中: · 值没有类型,所有值都是字符串 · 不能指定字体颜色等样式 · 不能指定单元格的宽高,不能合并单元格 · 没有多个工作表 · 不能嵌入图像图表 在CSV文件中,以 , 作为分隔符,分隔两个单元格.像这样 a,