Я новичок на Python. В качестве примера у меня есть файл CSV с данными ниже. Я хотел пропустить строки между определенным диапазоном дат (2018-08-01 - 2018-08-28) и перенаправить вывод в отдельный файл CSV. Обратите внимание: пустое место в заголовке "ПОСЛЕДНЕЕ ПОЛЬЗОВАНИЕ".
NUMBER,MAIL,COMMENT,COUNT,LAST USE,PERCENTAGE,TEXTN
343,[email protected],"My comment","21577",2018-08-06,80.436%,
222,[email protected],"My comment","31181",2018-07-20,11.858%,
103,[email protected],"My comment",540,2018-06-14,2.013%,
341,[email protected],"My comment",0,N/A,0.000%,
Любая идея была бы весьма признательна.
С Pandas это прямолинейно:
import pandas as pd
# read file
df = pd.read_csv('file.csv')
# convert to datetime
df['LAST USE'] = pd.to_datetime(df['LAST USE'])
# calculate mask
mask = df['LAST USE'].between('2018-08-01', '2018-08-28')
# output masked dataframes
df[~mask].to_csv('out1.csv', index=False)
df[mask].to_csv('out2.csv', index=False)
Вы также можете комбинировать логические массивы для создания mask
. Например:
m1 = df['LAST USE'] >= (pd.to_datetime('now') - pd.DateOffset(days=30))
m2 = df['LAST USE'] <= pd.to_datetime('now')
mask = m1 & m2
диктофон: https://docs.python.org/3/library/csv.html#csv.DictReader
Документация по Strptime: https://docs.python.org/3/library/datetime.html#strftime-strptime-behavior
В принципе, мы начинаем с открытия CSV файла в виде набора словарей python - по одному для каждой строки, а затем итерации по всем строкам в CSV.
Для каждой строки мы преобразуем строку даты/времени в фактический объект даты/времени, который python может затем сравнить с вашим диапазоном дат. Если значение находится в пределах диапазона, мы будем записывать всю строку в отдельный файл CSV.
import datetime, csv
#define all the fieldnames in the input CSV file (for use in creating / appending to output CSV file)
fieldnames = ['NUMBER','MAIL','COMMENT','COUNT','LAST USE','PERCENTAGE','TEXTN']
#open input CSV file as readonly
with open("input.csv", "r") as fin:
#create a CSV dictionary reader object
csv_dreader = csv.DictReader(fin)
#iterate over all rows in CSV dict reader
for row in csv_dreader:
#check for invalid Date values
if 'N/A' not in row['LAST USE']:
#convert date string to a date object
datetime_val = datetime.datetime.strptime(row['LAST USE'], '%Y-%m-%d')
#check if date falls within requested range
if datetime_val > datetime.datetime(2018, 8, 1) and datetime_val < datetime.datetime(2018, 8, 28):
#if it does, open output CSV file for appending
with open("output.csv", "a") as fout:
#create a csv writer object using the fieldnames defined above
csv_writer = csv.DictWriter(fout, fieldnames=fieldnames)
#write the current row (from the input CSV) to the output CSV file
csv_writer.writerow(row)