Python命令行参数排序CSV数据：argparse与pandas应用

在本文档中，我们讨论了如何使用Python编程语言对CSV文件中的数据进行排序。具体步骤如下： 1. 导入所需库：首先，作者导入了必要的库，包括`argparse`用于处理命令行参数，`re`用于正则表达式匹配，以及`pandas`用于数据处理。 2. 解析命令行参数：`argparse`模块被用来创建一个命令行解析器，允许用户通过命令行指定两个参数：`--ip`和`--type`。这些参数将用于筛选CSV文件中的数据。例如，用户可以通过`python script.py --ip value1 --type value2`来指定特定的条件。 3. 读取和过滤CSV文件：`file()`函数用于打开名为`perf.csv`的文件，并逐行读取内容。然后，定义了一个名为`filterStr`的变量，根据用户提供的`--ip`和`--type`组合字符串进行匹配。`re.findall()`函数用于查找匹配`filterStr`的行，非匹配行会被排除。 4. 数据排序：过滤后的数据被存储在`filter.csv`文件中，然后使用`pandas`库的`read_csv()`函数加载这个文件。接下来，`sort_values()`方法按照'elapsed'列（默认情况下是降序排序，`ascending=False`）对数据进行排序。 5. 保存排序后的数据：排序完成后，结果被写入新的CSV文件`filterOrder.csv`，`index=False`参数表示不包含行索引。 6. 实例扩展：最后，作者展示了如何通过命令行调用此脚本，例如`python script.py D:\\tmp\\a.csv D:\\tmp\\asorted.csv`，这将读取`a.csv`并将其按指定规则排序后保存到`asorted.csv`。 总结起来，这个脚本提供了一个实用的方法，允许用户通过命令行定制排序条件，对CSV文件中的数据进行高效且灵活的过滤和排序操作。这对于数据分析和批量处理大量CSV数据非常有用。