需要使用php和linux通过行将大csv文件拆分为多个文件。
CSV包含-
"id","name","address"
"1","abc","this is test address1 which having multiple newline
separators."
"2","abc","this is test address2
which having multiple newline separators"
"3",
当我在Linux中对一个文件(一个有几百万行的CSV文件)执行wc -l时,它会报告比这个Python代码显示的代码低一千多行的行(只需对文件中的行进行迭代)。原因是什么?
with open(csv) as csv_lines:
num_lines = 0
for line in csv_lines:
num_lines += 1
print(num_lines)
我曾经遇到过wc报告比上面少一个的情况,这在文件没有终止换行符的情况下是有意义的,因为看起来wc会计算完整的行(包括终止换行符),而这段代码只会计算任何行。但是,一千行以上的差异会是什么情况
我正在做一个非常简单的操作:打开一个csv文件,删除第一列,然后写入一个新文件。以下代码工作正常,但在我的700 MB文件上需要50-60秒:
import csv
from time import time
#create empty output file
f = open('testnew.csv',"w")
f.close()
t = time()
with open('test.csv',"rt") as source:
rdr= csv.reader( source )
with open('t
我试图解析日志文件并将它们转换为.csv文件。我有分裂功能的麻烦。例如,日志文件中有以下内容:21a94551,00:00:59.643;ERROR;。当我试图拆分逗号(,)和分号(;)时,输出csv文件中的时间戳会丢失.643。我想保持时间(00:00:59.643)不变。我在日志文件中有多行(都有不同的数字),因此这些值是不明确的。
当我在拆分函数之后使用打印函数时,值将输出到屏幕ok,但在CSV文件中。
我对Perl很陌生。有人能解释一下我做错了什么吗?我认为问题可能在于字符串是如何处理的?
use strict;
use Cwd;
use Excel::Writer::XLSX;
us
我想要将一个大的csv文件拆分为10000行的小文件,我不知道如何处理FS上的输入文件,并且内存使用没有增加太多,然后使csv文件变小。如果少于10000行,将只创建一个行文件我尝试在wso2文档和谷歌上搜索,但不幸的是我在任何地方都没有找到这个教程。我用的是WSO2 EI 6.5,你能帮我解决这个问题吗?
谢谢
我试图为一项涉及阅读大量文件并对其进行分析的任务创建员工。
我想要这样的东西:
list_of_unique_keys_from_csv_file = [] # About 200mb array (10m rows)
# a list of uniquekeys for comparing inside worker processes to a set of flatfiles
我需要更多的线程,因为它运行非常慢,与一个进程进行比较(每个文件10分钟)。
我有另一组比较CSV文件的平面文件,以查看是否存在唯一的键。这似乎是一个地图减少类型的问题。
main.py:
def worker_p
我已经建立了一个简单的网络摩天大楼,从一个给定城市名称的网站上获取人口。输出的字符串格式为:"City,State | Data USA Population“
例如,对于新士麦那海滩,运行print(search.text)将返回以下字符串:
佛罗里达州新士麦那海滩| Data USA 25,770
我希望程序将其写在csv文件中,但当我希望它在一个单元格中时,数字被分隔在多个列中。看起来“新士麦那海滩,佛罗里达州|数据美国”根本没有被写入,为什么?
下面是我编写csv的代码:
import csv
with open('population.csv', 'w
我有可以将多个.xlsx文件转换为.csv的python代码。但它会将它们放在同一个文件夹中。如何修改这段代码以确保它将.csv文件放到单独的文件夹中?
import pandas as pd
import glob
excel_files = glob.glob('C:/Users/username/Documents/TestFolder/JanuaryDataSentToResourcePro/*.xlsx') # assume the path
for excel in excel_files:
out = excel.split('.')[0]
我已经导出了一个栅格文件(以ascii格式)到csv,其中包含大量的行和列。空值用值-999表示。我已经创建了一个脚本来计算这个csv文件中每一行和每一列中的-999的数量,但是不能很好地工作,因为总是得到0,但是在csv文件中有几个-999。这是我的代码:
def CountError (csv):
file=open(csv,"r")
count=0
for i in file:
for x in i:
if x =="-999":
count +=
我试图:
通过CSV文件目录的循环将文件名作为新列追加到每个中,每个文件都添加到单个主文件中
但是当我将绝对路径转换回相对路径时,我会陷入第3步,因为我的输出看起来像../../../../Desktop/2018.12.31.csv,而我只是希望它是2018.12.31。
例如,假设目录包含两个文件:2018.12.31.csv和2018.11.30.csv。
2018.12.31.csv
A B
1 2
2018.11.30.csv
A B
3 4
在运行我的程序之后:
import os
import pandas as pd
folder = ('/Users/user/De
#培训数据位于一个名为train.csv df =pd.read_csv(“train.csv”)的CSV文件中。
#we create a new column called kfold and fill it with -1
df[“kfold”]=-1
#the next step is to randomize the rows of the data
df = df.sample(frac=1).reset_index(drop=True)
#initiate the kfold class from model_selection module
kf = model_selec
我发现有几个相关的问题有答案,但不完全是我需要的,所以我会问一个新的问题。我有这个CSV文件,包含数千行存储库存数据,我想将这些数据导入到inventories数据库中,并使用SQL处理这些数据。导入CSV文件后,SQL表将有三列包含CSV数据。问题是,我需要将这些CSV数据放入各个行,以便进行更多的分析。最后我想得到两个表:通过导入CSV文件创建的原始表和通过拆分CSV创建的表。下面是这两个表的表示形式:
/Table1 (the original CSV file). First row is column names:
StoreID,Date,StoreName,City,State