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我有以下 CSV,其中包含良好数据中的垃圾字符:
setA, setB, setC, setD, setE
,1,text:u'GOOD DATA',BAD DATA:good.number,11.1
,3,text:u'GOOD DATA',BAD DATA:good.number,11.2
,5,text:u'GOOD DATA',BAD DATA:good.number,13.1
,6,text:u'GOOD DATA',BAD DATA:good.number,11.5
清理后应该是这样的:
setA, setB, setC, setD, setE
,1,GOOD DATA,BAD DATA:good.number,11.1
,3,GOOD DATA,BAD DATA:good.number,11.2
,5,GOOD DATA,BAD DATA:good.number,13.1
,6,GOOD DATA,BAD DATA:good.number,11.5
我有一个脚本,可以使用它成功打开 csv 文件,清理数据:
from __future__ import print_function
from sys import stdin
print(next(stdin) , end='')
for line in stdin:
toks =[tok.replace("\'","").replace("text:u","").replace("number:",
"") for tok in line.split()]
print(' '.join(toks))
但我想用不同的方式来做,就像这样,使用 csv 函数和 DictReader:
rom __future__ import print_function
from sys import stdin
import csv
with open('./BROKENDATA.csv') as data:
reader = csv.DictReader(data)
for line in reader:
toks = [tok.replace("\'",""
).replace("text:u","").replace("number:", "") for tok in line.split()]
print(' '.join(toks))
第二个脚本抛出错误:“AttributeError:'dict'对象没有属性'split'”
我认为这是因为 dict 没有与我之前所做的功能相同的功能。那么 A) 为什么不呢,B) 如何从第二个脚本中获得相同的功能?
最佳答案
由于 reader
中的 line
是字典类型,因此您可以使用列键 setA、setB、setC、setD、setE 访问每列中的值
code> 并从那里编辑它们。
from __future__ import print_function
from sys import stdin
import csv
new_rows = []
with open('./BROKENDATA.csv') as data:
reader = csv.DictReader(data)
new_rows.append(','.join(reader.fieldnames))
for line in reader:
toks = [line['setA'], line[' setB'], line[' setC'].replace("text:u","").replace("\'", ""), line[' setD'], line[' setE ']]
new_rows.append(','.join(toks))
with open('./BROKENDATA.csv', 'w') as f:
for row in new_rows:
f.write(row + '\n')
这是 line
字典的样子:
{' setD': 'GOOD DATA:2.2', ' setE ': '11.1 ', 'setA': '', ' setC': "text:u'GOOD DATA'", ' setB': '1'}
关于python - 为什么一个简单的 CSV 清理 python 脚本可以工作,而另一个却不能?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/54914131/
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