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- android - 使用 AppCompat 时,我们是否需要明确指定其 UI 组件(Spinner、EditText)颜色
我在 csv 文件中有一列,其中包含此格式的人员详细信息:
+--------+--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| Team | Members |
+--------+--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| Team 1 | OK-10:Jason:Jones:ID No:00000000:male:my notes |
| Team 2 | OK-10:Mike:James:ID No:00000001:male:my notes OZ-09:John:Rick:ID No:00000002:male:my notes |
| Team 3 | OK-08:Michael:Knight:ID No:00000004:male:my notes2 OK-09:Helen:Rick:ID No:00000005:female:my notes3 OZ-10:Jane:James:ID No:00000034:female:my notes23 OK-09:Mary:Jane:ID No:00000023:female:my notes46 |
+--------+--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
实际的 csv 格式:
"Team", "Members"
Team 1, OK-10:Jason:Jones:ID No:00000000:male:my notes
Team 2, OK-10:Mike:James:ID No:00000001:male:my notes OZ-09:John:Rick:ID No:00000002:male:my notes
Team 3, OK-08:Michael:Knight:ID No:00000004:male:my notes2 OK-09:Helen:Rick:ID No:00000005:female:my notes3 OZ-10:Jane:James:ID No:00000034:female:my notes23 OK-09:Mary:Jane:ID No:00000023:female:my notes46
我想像这样将它们拆分成一个新的 csv 文件:
+-------+-------------+-------------+----------------+------------------+---------------+---------------+--------------+
| Team | Member_Rank | Member_Name | Member_Surname | Member_ID_Method | Member_ID_Num | Member_Gender | Member_Notes |
+-------+-------------+-------------+----------------+------------------+---------------+---------------+--------------+
| Team1 | OK-10 | Jason | Jones | ID No | 00000000 | male | my notes |
| Team2 | OK-10 | Mike | James | ID No | 00000001 | male | my notes |
| Team2 | OZ-09 | John | Rick | ID No | 00000002 | male | my notes |
+-------+-------------+-------------+----------------+------------------+---------------+---------------+--------------+
拆分细节:
拆分行分隔符:'O&-'
其中&只能是'K'
或'Z'
Split Column Delimiter : ':'
,新csv文件中的列号是固定的
(一个团队可以包含很多成员,没有上限)
更新
通过使用@Adirio 提供的这段代码,我只从具有多个成员的字段中获取最后一个成员:
import csv
import re
members_split_regex = re.compile(r'(O[KZ]-\d+):([a-zA-Z0-9 ]+):([a-zA-Z0-9 ]+):([a-zA-Z0-9 ]+):([a-zA-Z0-9 ]+):([a-zA-Z0-9 ]+):([a-zA-Z0-9 ]+)(?= O[KZ]|$)')
with open('test.csv') as input_file, open('output_csv.csv', 'w', newline='') as output_file:
csv_reader = csv.DictReader(input_file)
fieldnames = csv_reader.fieldnames.copy()
fieldnames.remove('Members')
csv_writer = csv.DictWriter(output_file, extrasaction='ignore', fieldnames=fieldnames + ['Member_Rank', 'Member_Name', 'Member_Surname', 'Member_ID_Method', 'Member_ID_Num', 'Member_Gender', 'Member_Notes'])
csv_writer.writeheader()
for row in csv_reader:
for member_tuple in members_split_regex.findall(row['Members']):
member_dict = {}
(
member_dict['Member_Rank'],
member_dict['Member_Name'],
member_dict['Member_Surname'],
member_dict['Member_ID_Method'],
member_dict['Member_ID_Num'],
member_dict['Member_Gender'],
member_dict['Member_Notes']
) = member_tuple
print(row['Members'])
print(member_tuple)
member_dict.update(row)
csv_writer.writerow(member_dict)
打印结果:
row['Members'] ->
OK-1:name1:sunrmae2:ID No:id1233123:male:note12 OK-10:name2:sunrame2:Passport No:asda3243242:female:note2 OZ-1:nma3:surname3:Passport No:asd213131:other:note 56
print(member_tuple) ->
('OZ-1', 'nma3', 'surname3', 'Passport No', 'asd213131', 'other', 'note 56')
最佳答案
假设这个输入 CSV
Team,Members
Team 1,OK-10:Jason:Jones:ID No:00000000:male:my notes
Team 2,OK-10:Mike:James:ID No:00000001:male:my notes OZ-09:John:Rick:ID No:00000002:male:my notes
Team 3,OK-08:Michael:Knight:ID No:00000004:male:my notes2 OK-09:Helen:Rick:ID No:00000005:female:my notes3 OZ-10:Jane:James:ID No:00000034:female:my notes23 OK-09:Mary:Jane:ID No:00000023:female:my notes46
这可以通过正则表达式实现,csv.DictReader
和 csv.DictWriter
:
import csv
import re
output = []
members_split_regex = re.compile(r'(O[KZ]-\d+):([a-zA-Z0-9 ]+):([a-zA-Z0-9 ]+):([a-zA-Z0-9 ]+):([a-zA-Z0-9 ]+):([a-zA-Z0-9 ]+):([a-zA-Z0-9 ]+)(?= O[KZ]|$)')
with open('test.csv') as f:
csv_reader = csv.DictReader(f)
for row in csv_reader:
team = row['Team']
members = row['Members']
split_members = members_split_regex.findall(members)
for member in split_members:
(member_rank, member_name, member_surname, member_id_method,
member_id_num, member_gender, member_notes) = member
output.append({'Team': team, 'Member_Rank': member_rank, 'Member_Name': member_name,
'Member_Surname': member_surname, 'Member_ID_Method': member_id_method,
'Member_ID_Num': member_id_num, 'Member_Gender': member_gender,
'Member_Notes': member_notes})
with open('output_csv', 'w', newline='') as f:
csv_writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=['Team', 'Member_Rank', 'Member_Name', 'Member_Surname', 'Member_ID_Method', 'Member_ID_Num', 'Member_Gender', 'Member_Notes'])
csv_writer.writeheader()
csv_writer.writerows(output)
输出文件是
Team,Member_Rank,Member_Name,Member_Surname,Member_ID_Method,Member_ID_Num,Member_Gender,Member_Notes
Team 1,OK-10,Jason,Jones,ID No,00000000,male,my notes
Team 2,OK-10,Mike,James,ID No,00000001,male,my notes
Team 2,OZ-09,John,Rick,ID No,00000002,male,my notes
Team 3,OK-08,Michael,Knight,ID No,00000004,male,my notes2
Team 3,OK-09,Helen,Rick,ID No,00000005,female,my notes3
Team 3,OZ-10,Jane,James,ID No,00000034,female,my notes23
Team 3,OK-09,Mary,Jane,ID No,00000023,female,my notes46
关于 python csv : Split column to columns and then to rows by delimiter,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/57783744/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!