CSV文件——筛选特定的行

参考文献：《Python数据分析基础》《Python标准库》《Python编程从入门到实践》

一.行中的值满足某个条件

有时，当行中的值满足一个具体条件时，才需要保留这些行。在这种情况下，可以检验行中的值是否满足具体的条件，然后筛选出满足条件的行。

python 提取csv python提取csv中的特定行并保存_数据分析

例如在如图给出的supplier_data.csv文件中，假设需要保留供应商名字（Supplier Name）为Supplier Z或者成本（Cost）大于$600.00的行。要完成此项操作，不难想到，构建符合筛选条件的控制流语句即可。
下面我们就来实现上述的构想。
首先在文本编译器（小编使用的是Pycharm）中输入以下代码，保存为：3csv_reader_value_meets_condition.py

#!/usr/bin/env python3
import csv
import sys

input_file = sys.argv[1]
output_file = sys.argv[2]

with open(input_file, 'r', newline='') as csv_in_file:
	with open(output_file, 'w', newline='') as csv_out_file:
		filereader = csv.reader(csv_in_file)
		filewriter = csv.writer(csv_out_file)
		header = next(filereader)
		filewriter.writerow(header)
		for row_list in filereader:
			supplier = str(row_list[0]).strip()
			cost = str(row_list[3]).strip('$').replace(',', '')
			if supplier == 'Supplier Z' or float(cost) > 600.0:
				filewriter.writerow(row_list)

由于与《CSV文件读写》中主体代码相同，所以下面讨论一下与其相异代码块的含义

header = next(filereader)

这一行代码使用了csv模块的next函数读出输入文件的第一行，赋给名为header的列表变量。简单介绍一下next函数，它常常用来打印文件头，在本例中即为标题行。

supplier = str(row_list[0]).strip()

这一行代码使用了str函数与strip函数组合的方式，将每一行中第一个元素，即供应商名称，转换成一个字符型，并删除两端的空格、制表符和换行符。最后赋给变量supplier。

cost = str(row_list[3]).strip('$').replace(',', '')

这一行代码，同上，使用了str函数与strip函数组合的方式，将每行数据中的成本（Cost），变换为字符串的形式并删除$。接着使用replace函数从字符串中删除逗号。最后赋给变量cost。

if supplier == 'Supplier Z' or float(cost) > 600.0:

这一行代码就是上文提到需要构建的控制流语句，这里需要注意一个细节，变量cost需要使用float函数变换为浮点数再与600.0进行比较。

运行这个脚本

在《CSV文件读写》中有详细的运行脚本操作，这里不再进行赘述了。

输入以下命令：

python 提取csv python提取csv中的特定行并保存_数据分析_02


在这里提示一点：千万不要忘记开头的python！

在屏幕上不会看到任何输出，但可以打开输出文件0_3output.csv看一下结果。

python 提取csv python提取csv中的特定行并保存_字符串_03


很显然，结果正确。

二.行中的值属于某个集合
有时，当行中的值属于某个集合时，才需要保留这些行。在这种情况下，可以检验行中的值是否属于某个集合，然后筛选出具有属于该集合的值的行。
例如在给出的supplier_data.csv文件中，需要保留那些购买日期属于集合{‘1/20/14’, ‘1/30/14’}的行，和上述介绍的方法大同小异，我们需要构建符合筛选条件的控制流语句。
首先，在文本编译器（小编使用的是Pycharm）中输入以下代码，保存为：4csv_reader_value_in_set.py

#!/usr/bin/env python3

import csv
import sys

input_file = sys.argv[1]
output_file = sys.argv[2]

important_dates = ['1/20/14', '1/30/14']
with open(input_file, 'r', newline='') as csv_in_file:
    with open(output_file, 'w', newline='') as csv_out_file:
        filereader = csv.reader(csv_in_file)
        filewriter = csv.writer(csv_out_file)
        header = next(filereader)
        filewriter.writerow(header)
        for row_list in filereader:
            a_date = row_list[4]
            if a_date in important_dates:
                filewriter.writerow(row_list)

下面讨论一下部分代码的含义

important_dates = ['1/20/14', '1/30/14']

这一行代码创建了包含两个特定日期的列表，也就是筛选条件的集合。使用这种方式，如果变量值发生了改变，只需在一个地方修改代码（就是定义变量的地方），变量的变化就会反映到代码中所有引用该变量的地方。

a_date = row_list[4]
 if a_date in important_dates:

这两行代码，第一行取出每一行的购买日期，第二行创建了一个if的控制流语句，判断取出的购买日期是否包含在集合里面。如果变量值在集合中，下一行代码就将这一行写入输出文件。

在命令行运行该脚本：

python 提取csv python提取csv中的特定行并保存_字符串_04

打开4output.csv文件查看一下结果：

python 提取csv python提取csv中的特定行并保存_数据分析_05


结果正确。

三.行中的值匹配于某个模式/正则表达式
有时，当行中的值匹配了或包含了一个特定模式（也就是正则表达式）时，才需要保留这些行。在这种情况下，你可以检验行中的值是否匹配或包含某种模式，然后筛选出匹配了或包含了该模式的行。例如，假设在此文件中，想要保留发票号开始于’001-'的行，或保留供应商名字中包含‘Y’的行。

简单引入正则表达式
Python包含了re模块，它提供了在文本中搜素特的特定模式（也就是正则表达式）的强大功能。要在脚本中使用re模块提供的功能，需要在脚本上方加入import re这行代码。如：

#!/usr/bin/env python3
import re

通过导入re模块，可以使用一大波函数和元字符来创建和搜素任意复杂的模式。

元字符是正则表达式中具有特殊意义的字符。每个字符都有特殊的意义，它们使正则表达式能够匹配特定的字符串。

（在这里只是简单的介绍一下正则表达式，可以在Python标准库（https://docs.python.org/zh-cn/3/library/re.html）或其他资料中获取更多的信息）

python 提取csv python提取csv中的特定行并保存_python_06

首先，在文本编译器（小编使用的是Pycharm）中输入以下代码，保存为：5csv_reader_value_matches_pattern.py

#!/usr/bin/env python3

import csv
import sys
import re

inputfile = sys.argv[1]
outputfile = sys.argv[2]

pattern = re.compile(r'(?P<my_pattern_group>^001-.*)',re.I)
with open(inputfile, 'r', newline='') as csv_in_file:
    with open(outputfile, 'w', newline='') as csv_out_file:
        filereader = csv.reader(csv_in_file)
        filewriter = csv.writer(csv_out_file)
        header = next(filereader)
        filewriter.writerow(header)
        for row_list in filereader:
            invoice_number = row_list[1]
            if pattern.search(invoice_number):
                filewriter.writerow(row_list)

下面重点刨析一下与正则表达式相关的代码

pattern = re.compile(r'(?P<my_pattern_group>^001-.*)',re.I)

re.compile函数将文本形式的模式编译成为编译后的正则表达式。正则表达式不是必须编译的，但是编译是个好习惯，因为这样可以显著地提高程序运行速度。
(?P<my_pattern_group>^001- )这个代码片段原型为(？P < name> )元字符。这个元字符使匹配的字符串可以在后面的程序中通过组名符号来引用。在本例中，元字符(?P<my_pattern_group>）捕获了名为<my_pattern_group>的组中匹配了的子字符串。
这里实际搜索的实际模式是^001-.*。插入符号 ^ 表示只在字符串开头搜素模式。所以字符串需要以’001-‘开头。’.‘可以匹配任何字符，除了换行符。’ * ’ b表示重复前面的字符0次或者更多次。’. * '组合在一起，简而言之，在本例中，只要是字符串起始于’001-'就会匹配正则表达式。
re.I函数确保模式是不区分大小写的。

if pattern.search(invoice_number):

search函数则是寻找模式。

在命令行运行该脚本：

python 提取csv python提取csv中的特定行并保存_字符串_07


打开5_output.csv文件查看

python 提取csv python提取csv中的特定行并保存_python 提取csv_08

结语
本篇博客主要介绍了CSV文件筛选特定行的知识及相关操作，同时引入了正则表达式的知识，对书上知识进行了实操并总结方法。