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用了两种方式解决该问题,都是网上现有的解决方案。

场景说明:

有一个数据文件,以文本方式保存,现在有三列user_id,plan_id,mobile_id。目标是得到新文件只有mobile_id,plan_id。

解决方案

方案一:用python的打开文件写文件的方式直接撸一遍数据,for循环内处理数据并写入到新文件。

代码如下:

def readwrite1( input_file,output_file):
 f = open(input_file, 'r')
 out = open(output_file,'w')
 print (f)
 for line in f.readlines():
 a = line.split(",")
 x=a[0] + "," + a[1]+"\n"
 out.writelines(x)
 f.close()
 out.close()

方案二:用 pandas 读数据到 DataFrame 再做数据分割,直接用 DataFrame 的写入功能写到新文件

代码如下:

def readwrite2(input_file,output_file): date_1=pd.read_csv(input_file,header=0,sep=',') date_1[['mobile', 'plan_id']].to_csv(output_file, sep=',', header=True,index=False) 

从代码上看,pandas逻辑更清晰。

下面看下执行的效率吧!

def getRunTimes( fun ,input_file,output_file):
 begin_time=int(round(time.time() * 1000))
 fun(input_file,output_file)
 end_time=int(round(time.time() * 1000))
 print("读写运行时间:",(end_time-begin_time),"ms")

getRunTimes(readwrite1,input_file,output_file) #直接撸数据
getRunTimes(readwrite2,input_file,output_file1) #使用dataframe读写数据

读写运行时间: 976 ms

读写运行时间: 777 ms

input_file 大概有27万的数据,dataframe的效率比for循环效率还是要快一点的,如果数据量更大些,效果是否更明显呢?

下面试下增加input_file记录的数量试试,有如下结果

input_file readwrite1 readwrite2 27W 976 777 55W 1989 1509 110W 4312 3158

从上面测试结果来看,dataframe的效率提高大约30%左右。

以上这篇Python读csv文件去掉一列后再写入新的文件实例就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。

标签:
Python,csv文件,写入,文件

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P70系列延期,华为新旗舰将在下月发布

3月20日消息,近期博主@数码闲聊站 透露,原定三月份发布的华为新旗舰P70系列延期发布,预计4月份上市。

而博主@定焦数码 爆料,华为的P70系列在定位上已经超过了Mate60,成为了重要的旗舰系列之一。它肩负着重返影像领域顶尖的使命。那么这次P70会带来哪些令人惊艳的创新呢?

根据目前爆料的消息来看,华为P70系列将推出三个版本,其中P70和P70 Pro采用了三角形的摄像头模组设计,而P70 Art则采用了与上一代P60 Art相似的不规则形状设计。这样的外观是否好看见仁见智,但辨识度绝对拉满。