CleverCSV，一個神奇的 python 庫！

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來源丨網(wǎng)絡(luò)

介紹

CleverCSV 是一個基于 Python 的庫，旨在提供比標(biāo)準(zhǔn)庫 csv 更智能和靈活的方法來處理 CSV 文件。該庫使用機器學(xué)習(xí)算法來探測 CSV 文件的正確撥號結(jié)構(gòu)，從而解決不同 CSV 文件格式導(dǎo)致的讀取問題。它尤其適用于處理具有復(fù)雜結(jié)構(gòu)或非標(biāo)準(zhǔn)分隔符的CSV文件。

 安裝方式

安裝 CleverCSV 是一個簡單的過程，可以通過 Python 的包管理器 pip 來完成。打開你的終端或命令提示符，然后輸入以下命令：

pip install clevercsv

確保你的 pip 版本是最新的，以避免任何與安裝有關(guān)的問題。

使用方式

在安裝了 CleverCSV 之后，你可以如下方式使用它來讀取 CSV 文件：

1. 導(dǎo)入必要的模塊：

import clevercsv

2. 使用 clevercsv.read_csv() 方法讀取文件，該方法將自動檢測分隔符和引號字符：

dataframe = clevercsv.read_csv("your_file.csv")

3. 如果你想要獲得更多控制，也可以使用 clevercsv.detect_dialect() 方法來先檢測 CSV 的撥號，然后將這個撥號用在標(biāo)準(zhǔn)的 csv.reader 中：

dialect = clevercsv.detect_dialect("your_file.csv")
with open("your_file.csv", newline='') as csvfile:
    reader = csv.reader(csvfile, dialect=dialect)
    for row in reader:
        print(row)

代碼示例

由于 CleverCSV 主要是用來自動檢測和讀取 CSV 文件的，一個簡單的實例通常不會超過 150 行代碼。不過，為了滿足要求，我們可以創(chuàng)建一個包含多個步驟的例子，這個例子將會:

1. 生成一個復(fù)雜的 CSV 文件。

2. 使用 CleverCSV 探測 CSV 撥號。

3. 讀取 CSV 文件。

4. 進行一些數(shù)據(jù)操作。

5. 將修改后的數(shù)據(jù)寫回一個新的 CSV 文件。

這個過程會被分割成多個函數(shù)，每個函數(shù)將會處理一個步驟。

import clevercsv
import pandas as pd
import numpy as np
import os

# 步驟 1: 生成一個復(fù)雜的 CSV 文件
def generate_complex_csv(filename, rows=100):
    data = {
        "Column1": np.random.rand(rows),
        "Column2;Column3": np.random.choice(['a', 'b', 'c', 'd'], size=(rows, 2), replace=True).tolist(),
        "Column4": np.random.randint(0, 100, size=rows)
    }
    df = pd.DataFrame(data)

    # 將 "Column2;Column3" 分割成兩列，并合并回數(shù)據(jù)框 
    df[["Column2", "Column3"]] = pd.DataFrame(df["Column2;Column3"].tolist(), index=df.index)
    df.drop("Column2;Column3", axis=1, inplace=True)

    # 將數(shù)據(jù)寫到 CSV 文件中，使用 ";" 作為分隔符
    df.to_csv(filename, sep=';', index=False)

# 步驟 2 和 3: 探測撥號并讀取 CSV
def read_csv_with_clevercsv(filename):
    dialect = clevercsv.detect_dialect(filename)
    return clevercsv.read_csv(filename, dialect=dialect)

# 步驟 4: 進行一些數(shù)據(jù)操作
def manipulate_data(df):
    # 假設(shè)操作是對 Column4 進行平方
    df["Column4"] = df["Column4"] ** 2
    return df

# 步驟 5: 將數(shù)據(jù)寫回 CSV
def write_data_to_csv(df, filename):
    df.to_csv(filename, index=False)

# 主執(zhí)行函數(shù)
def main():
    # 設(shè)置文件名
    input_filename = 'complex_data.csv'
    output_filename = 'processed_data.csv'

    # 生成 CSV
    generate_complex_csv(input_filename)

    # 讀取 CSV 文件
    df = read_csv_with_clevercsv(input_filename)
    print("Original Data:")
    print(df.head())

    # 數(shù)據(jù)操作
    manipulated_df = manipulate_data(df)
    print("\nManipulated Data:")
    print(manipulated_df.head())

    # 寫回新的 CSV 文件
    write_data_to_csv(manipulated_df, output_filename)

    # 清理生成的文件
    os.remove(input_filename)
    os.remove(output_filename)

if __name__ == "__main__":
    main()

總結(jié)

CleverCSV 是一個非常有用的庫，它可以智能地處理多種格式的 CSV 文件，特別是在結(jié)構(gòu)不規(guī)則或分隔符不一致的情況下。雖然 CleverCSV 不需要復(fù)雜的代碼來實現(xiàn)其基本功能，通過結(jié)合自定義的數(shù)據(jù)操作和處理流程，你仍然可以創(chuàng)建包含豐富邏輯的大型腳本。在處理未知或不規(guī)則的 CSV 數(shù)據(jù)時，CleverCSV 是一個值得嘗試的工具。

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