python中csv根据其中三列数据排列组合
时间: 2023-12-12 10:02:53 浏览: 24
可以使用pandas库来实现根据三列数据排列组合的操作。下面是一个示例代码:
```python
import pandas as pd
# 读取csv文件
df = pd.read_csv('data.csv')
# 根据三列数据进行排列组合
result = pd.DataFrame({'col1': df['col1'].unique()})
for val1 in result['col1']:
for val2 in df[df['col1']==val1]['col2'].unique():
for val3 in df[(df['col1']==val1) & (df['col2']==val2)]['col3']:
result.loc[(result['col1']==val1), f'{val2}_{val3}'] = True
# 输出结果
print(result)
```
其中,`data.csv`是待处理的csv文件,`col1`、`col2`、`col3`分别表示其中的三列数据。输出的`result`是一个DataFrame对象,其中每一行表示一种组合,每一列表示一个组合中的元素是否存在。例如,如果第一行第二列的值为True,则表示这个组合中包含第二列为`val2`、第三列为`val3`的元素。
相关问题
python:一张csv表中根据其中三列cate、biz、result进行排列组合,每个组合随机取50条数据,不够50条的有多少取多少条,把随机取出的数据行写进一张新的表
可以使用Pandas库来完成这个任务。以下是一个可能的实现:
```python
import pandas as pd
import random
# 读取原始CSV表
df = pd.read_csv('original.csv')
# 根据cate、biz、result列进行分组
groups = df.groupby(['cate', 'biz', 'result'])
# 创建空的新表
new_df = pd.DataFrame(columns=df.columns)
# 对每个组合进行处理
for name, group in groups:
# 随机取50条数据,如果不足50条则取全部
n = min(50, len(group))
sample = group.sample(n)
# 将取出的数据行添加到新表中
new_df = pd.concat([new_df, sample], ignore_index=True)
# 将结果写入新的CSV表
new_df.to_csv('new.csv', index=False)
```
以上代码首先读取原始CSV表,然后根据cate、biz、result列进行分组。接着对于每个组合,随机取出50条数据或全部数据,将取出的数据行添加到新表中。最后将新表写入CSV文件中。
python顺序读完文件夹中所有csv文件
你可以使用Python内置的os和csv模块来顺序读取文件夹中的所有CSV文件。以下是一个示例代码:
```python
import os
import csv
# 文件夹路径
folder_path = 'path/to/folder'
# 遍历文件夹中的所有CSV文件
for filename in sorted(os.listdir(folder_path)):
if filename.endswith('.csv'):
file_path = os.path.join(folder_path, filename)
with open(file_path, 'r', newline='') as csvfile:
reader = csv.reader(csvfile)
for row in reader:
# 处理每一行数据
print(row)
```
其中,`os.listdir()`函数可以列出文件夹中的所有文件名,`sorted()`函数可以按照文件名的字母顺序排序,`os.path.join()`函数可以将文件夹路径和文件名组合成完整的文件路径,`csv.reader()`函数可以逐行读取CSV文件中的数据。