如何在Python中对CSV进行多列排序

yizhihongxing

可以使用Python的内置库csv和operator来对CSV进行多列排序。

首先,我们需要读取CSV文件并将其转换为list对象:

import csv

with open('data.csv', 'r') as file:
    reader = csv.reader(file)
    data = list(reader)

接下来,我们可以使用sorted()函数以及operator库中的itemgetter()函数来对多列进行排序。假设我们要按照第一列升序排列,第二列降序排列:

import operator

sorted_data = sorted(data, key=operator.itemgetter(0, 1), reverse=(False, True))

在调用sorted()函数时,key参数传入一个lambda函数或operator.itemgetter()函数来指定排序规则。其中,operator.itemgetter()函数可以接受多个参数,用于指定排序的列。reverse参数用于指定排序的顺序,True为降序,False为升序。

最后,我们可以将排好序的数据写回CSV文件中:

with open('sorted_data.csv', 'w', newline='') as file:
    writer = csv.writer(file)
    writer.writerows(sorted_data)

完整的代码实现如下:

import csv
import operator

with open('data.csv', 'r') as file:
    reader = csv.reader(file)
    data = list(reader)

sorted_data = sorted(data, key=operator.itemgetter(0, 1), reverse=(False, True))

with open('sorted_data.csv', 'w', newline='') as file:
    writer = csv.writer(file)
    writer.writerows(sorted_data)

其中,'data.csv'为原始的CSV文件路径,'sorted_data.csv'为排序后的CSV文件路径。

本站文章如无特殊说明,均为本站原创,如若转载,请注明出处:如何在Python中对CSV进行多列排序 - Python技术站

(0)
上一篇 2023年3月27日
下一篇 2023年3月27日

相关文章

  • Pandas对象使用自定义函数的3个方法!

    Pandas为什么要使用自定义函数? 使用自定义函数可以让我们更灵活地对数据进行处理和分析。在某些情况下,内置的函数可能无法满足我们的需求,例如需要进行特定的数据清洗、转换或计算。这时候,我们可以编写自己的函数来处理数据。同时,自定义函数也可以让我们更好地复用代码,提高开发效率。 接下来我们将详细介绍Pandas使用自定义函数的4种方法。 Pandas使用自…

    Pandas 2023年3月4日
    00
  • Pandas.concat连接DataFrame,Series的示例代码

    Pandas是Python中非常实用的数据分析库之一,它提供了许多方便的函数和工具来进行数据预处理、清洗、分析、可视化等任务。其中,Pandas.concat()函数可用于连接不同的DataFrame或Series对象,也是常用的数据合并操作之一。 下面,我们将通过两个示例来详细讲解Pandas.concat连接DataFrame和Series的示例代码攻略…

    python 2023年5月14日
    00
  • 详解将Pandas中的DataFrame类型转换成Numpy中array类型的三种方法

    我给你详细讲解一下“详解将Pandas中的DataFrame类型转换成Numpy中array类型的三种方法”。 1.使用pandas.DataFrame.values方法 首先,我们可以使用pandas.DataFrame.values方法将DataFrame转换成Numpy array。该方法返回一个二维数组,其中每一行对应于DataFrame中每一行数据…

    python 2023年5月14日
    00
  • Mysql数据库group by原理详解

    Mysql数据库group by原理详解 前言 在使用Mysql数据库进行数据查询时,常常需要对查询结果进行聚合操作。而Mysql中,聚合操作常使用group by来完成。本文将围绕Mysql中group by的语法和原理,对其进行详细讲解。 group by语法 Mysql中,group by用于对查询结果进行分组,根据指定的列进行分组,并计算每个分组的聚…

    python 2023年5月14日
    00
  • 用Python将Excel转换为CSV

    把Excel文件转换为CSV文件有许多不同的方式,其中,使用Python也是非常方便快捷的一种方式。下面我将详细讲解如何使用Python将Excel文件转换为CSV文件。 准备工作 在此之前,需要确保已经安装好了Python所需环境和包。需要用到的包为pandas,可以通过以下命令进行安装: pip install pandas Python代码实现 在导入…

    python-answer 2023年3月27日
    00
  • Python实现GIF动图加载和降帧的方法详解

    Python实现GIF动图加载和降帧的方法详解 介绍 在 Web 开发和数据可视化领域中,常用的一种交互手段是 GIF 动画。然而, GIF 的帧率往往偏高,会导致加载和展示缓慢,损伤用户体验。本教程介绍一种 Python 实现 GIF 动图加载和降帧的方法,从而提高用户体验和图片性能。 实现步骤 步骤1:安装 Pillow 库 Pillow 库是 Pyth…

    python 2023年5月14日
    00
  • 如何在Python中把一个列表作为一行追加到Pandas DataFrame中

    下面我将详细讲解如何在Python中把一个列表作为一行追加到Pandas DataFrame中: 首先,导入pandas模块并创建一个dataframe对象。在本例中,我们使用以下代码创建一个dataframe对象: import pandas as pd # 创建dataframe对象并设置表头 df = pd.DataFrame(columns=[‘Na…

    python-answer 2023年3月27日
    00
  • 如何在Python中处理时间序列中的缺失值

    处理时间序列中的缺失值可以使用pandas库中的函数来实现,以下是具体步骤: 1.读取时间序列数据 首先需要使用pandas库中的read_csv函数读取时间序列数据文件,生成pandas的DataFrame对象。如果时间戳是该数据的索引,则需要使用index_col参数指定为时间戳的列名。例如: import pandas as pd df = pd.re…

    python-answer 2023年3月27日
    00
合作推广
合作推广
分享本页
返回顶部