如果你在学Python数据处理,一定对CSV文件不陌生。日常本地数据存储中,除了Excel文件外,大部分数据都是以CSV文件格式保存的。
CSV(Comma-Separated Values)是一种文本文件,也叫作逗号分隔值文件格式。顾名思义,它就是用来保存纯文本,被分隔符分隔为多个字段。
CSV文件能够被Excel、notepad++、Java、Python等各种软件读取,非常方便。
因为它结构简单、易传输、易读取的特性,使其广受个人和商业领域欢迎。
在Python中,可以使用read函数、pandas库、csv库等读写CSV文件,而且这些也是常用的方法。
这次给大家介绍一个非常强大的第三方库-csvkit,它是专门处理CSV文件的命令行工具,可以实现文件互转、数据处理、数据统计等,十分便捷。
因为csvkit是Python第三方库,我们直接使用pip来安装csvkit。
pip install csvkit
csvkit是命令行工具,所以代码都在命令行执行,下面列举一些常见的使用场景。
我们先在本地保存一个Excel表(DoubanMovie),其内容是豆瓣电影数据。
注意命令行地址要切换到该表所在位置。
比如我放在E:csvkit_tutorial
里面,可以用下面命令来切换。
E: cd csvkit_tutorial
csvkit支持将Excel等其他数据文件转化为CSV文件,使用in2csv
命令实现。
in2csv DoubanMovie.xlsx > DoubanMovie.csv
除了Excel的xlsx和xls文件外,你还可以对下面多种数据格式进行CSV的转换
包括:dbf , fixed , geojson , json , ndjson
从MySQL数据库中读取一张表存到本地CSV文件中,使用csvsql
命令实现。
csvsql --db "mysql://user:pass@host/database?charset=utf8" --tables "test1" --insert test1.csv
直接对MySQL数据库进行数据查询,使用sql2csv
命令实现
sql2csv --db "mysql://user:pass@host/database?charset=utf8" --query "select * from test2"
注意代码中--db参数后面需要输入数据库的信息,用于连接数据库。
除了将Json文件转化为CSV格式外,csvkit也支持将CSV文件转化为Json格式,使用csvjson
命令实现。
csvjson test.csv
如果你是做地理空间分析,还可以将csv文件转化为GeoJson格式。
csvkit中还有用于数据处理分析的命令,如下:
csvkit适合那些经常处理CSV文件的小伙伴,可快速的进行转化、清晰、分析等任务。特别当你的文件较大,一般软件难以打开时,csvkit的速度绝对会让你惊艳到。