掌握csvkit：高效的CSV文件处理工具包

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资源摘要信息:"csvkit_talk:谈谈 csvkit" csvkit是一个强大的工具集，它提供了多种命令行工具，用于处理CSV（逗号分隔值）文件。CSV是一种常见的文本文件格式，用于存储表格数据，包括数字和文本。csvkit能够帮助用户在命令行环境中更高效地操作和分析CSV数据，无需依赖复杂的数据库软件或图形界面程序。 1. 格式化CSV文件输出： csvkit能够将CSV文件在命令行中格式化输出为易于阅读的表格形式。这意味着用户可以直观地查看数据，而无需将数据导入到电子表格软件或数据库中。 2. 检查CSV文件中的数据完整性： 使用csvkit可以检查CSV文件中的缺失值、最小值、最大值、平均值和众数等统计数据。这些检查对于数据清洗和验证至关重要，尤其是在数据预处理阶段。 3. 转换文件格式： csvkit具备将其他非CSV格式的文件转换为CSV格式的能力，同时也能够将CSV文件转换成其他格式，例如JSON、SQL等。这一功能对于需要在不同系统间迁移数据的场景非常有用。 4. 堆叠CSV文件： csvkit允许用户将多个CSV文件堆叠成一个单一的文件，这对于整理来自不同来源的多个数据集非常方便。用户可以轻松合并数据集，进行进一步的分析和处理。 5. 过滤和选择数据： csvkit的工具集可以基于过滤条件来选择CSV文件的特定列或行。这提供了一种灵活的数据筛选方式，用户可以根据需要快速提取数据子集。 6. 将CSV文件视为数据库表： csvsql是csvkit工具集中的一个工具，它允许用户像对待数据库表一样对待CSV文件，并允许用户使用SQL语句来查询数据。这意味着用户可以利用强大的SQL查询语言来分析和检索CSV中的数据，而无需设置数据库系统。 7. 示例和实践： csvkit_talk存储库包含大量的示例和带有数据的CSV文件，这些资源为用户提供了一个实际操作的场景。用户可以通过这些示例来学习如何运用csvkit的各种工具，并对csvkit工具进行测试，以加深理解和记忆。 8. 技术前提条件： 要想充分利用csvkit工具集，用户需要具备一定的技术背景。首先，系统中需要安装csvkit工具。其次，用户需要熟悉常用的bash命令行工具，如ls、cat、less、head等，这些工具可以帮助用户浏览文件系统和查看文件内容。 标签中的“HTML”可能是指在技术社区或文档中分享csvkit使用经验时所采用的格式，如使用HTML编写教程或文档以便于在线阅读和交互。 文件压缩包"csvkit_talk-master"可能包含了该存储库的源代码和示例数据，便于用户下载和在本地环境中安装和运行csvkit工具集，以及按照示例进行操作和学习。

csvkit:一套实用程序，可转换为表格文件格式之王并与之一起使用

2021-03-31 上传
csvkit是一套命令行工具，用于转换为表格文件格式之王CSV并与其一起使用。 它的灵感来自pdftk，GDAL和Joe Germuska和Aaron Bycoffe的原始csvcut工具。 重要链接： 文档： ： 仓库： : 问题： ： 模式： :

航空订票系统java源码-bryan_cb_sf_2020_talk:布赖恩亨特代码束谈话

2021-06-06 上传
航空订票系统 java源码主题：简单，1 自动缩放：真正的幻灯片编号：真正的页脚：:copyright: Erlang Solutions 2020 [适合] 客户保留 [适合]以及如何避免双重计费 布莱恩·亨特 ...不是双重收费的客户

talk.js：:studio_microphone:每月召开一次会议，讨论JavaScript，Node.js和现代网络的所有问题

2021-02-05 上传
talk.js 每月召开一次会议，讨论JavaScript，Node.js和现代网络的所有问题 :spiral_calendar: 时间表2020 状态 事件 日期 会场 备注 :sign_of_the_horns: 2020年1月15日（星期三） 打开政府 :sign_of_the_...

import os import csv from bs4 import BeautifulSoup # 设置文件夹路径 folder_path = 'C:/Users/test/Desktop/DIDItest' # 遍历文件夹中的所有文件和子文件夹 for root, dirs, files in os.walk(folder_path): for file_name in files: if file_name.endswith('.html'): file_path = os.path.join(root, file_name) # 打开HTML文件并读取源代码 with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as file: html_content = file.read() # 在这里可以对源代码进行进一步的操作和提取 soup = BeautifulSoup(html_content, 'html.parser') messages = soup.find_all('p') for message in messages: talk_id_tag = message.find_previous('a') if talk_id_tag: talk_id = talk_id_tag.text.strip()[1:] time = message.contents[0].strip().split(',')[0][1:] send_phone = message.find('span', class_='hint-success').text.strip() receive_phone = message.find_all('span', class_='hint-success')[1].text.strip() content_tag = message.find('a') if content_tag: content = content_tag['href'] content_type = '音频' else: content = message.text.strip() content_type = '文本' print("talkid:", talk_id) print("时间:", time) print("发送号码:", send_phone) print("接收号码:", receive_phone) print("发送内容:", content) print()

2023-07-14 上传
talk_id = talk_id_tag.text.strip()[1:] time = message.contents[0].strip().split(',')[0][1:] send_phone = message.find('span', class_='hint-success').text.strip() receive_phone = message.find_all('...

import os import re from bs4 import BeautifulSoup # 设置html文件路径 folder_path = r'C:\Users\test\Desktop\DIDItest' # 提取html文件内所需要数据 def extract_html_info(file_path): with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as file: # 读取HTML源代码 html = file.read() soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') # 提取所有的

标签 p_tags = soup.find_all('p') for p_tag in p_tags: # 提取ID talk_id = p_tag.find_previous(string=lambda text: isinstance(text, str) and '[talkid:' in text) talk_id = talk_id.strip('[talkid:]') # 提取时间 timestamp = p_tag.find_previous('body').find_previous('head').find('meta', {'http-equiv': 'Content=-Type'})[ 'content'] # 提取发送号码 send_number = p_tag.find('span', {'class': 'hint-success'}).text # 提取接收号码 receive_number = p_tag.find_all('span', {'class': 'hint-success'})[1].text # 提取信息内容 message = p_tag.previous_sibling.strip() # 遍历文件夹及子文件夹，提取HTML文件信息 for root, dirs, files in os.walk(folder_path): for file in files: if file.endswith('.html'): file_path = os.path.join(root, file) extract_html_info(file_path) # 判断是否是音频 if '音频' in message: file_url = p_tag.find('a')['href'] print( f"ID: {talk_id}, 时间: {timestamp}, 发送号码: {send_number}, 接收号码: {receive_number}, 音频文件地址: {file_url}") else: print( f"ID: {talk_id}, 时间: {timestamp}, 发送号码: {send_number}, 接收号码: {receive_number}, 信息内容: {message}")

2023-07-14 上传
talk_id = talk_id.strip('[talkid:]') # 提取时间 timestamp = p_tag.find_previous('body').find_previous('head').find('meta', {'http-equiv': 'Content=-Type'})['content'] # 提取发送号码 send_number...

for match in matches2: content_link = match[0] file_text = match[1] # if file_text: # file_name = file_text # else: # file_name = content_link print(file_text)匹配到每条数据中

2023-07-17 上传
如果您想要匹配每条数据中的`...[talkid:137031382]2014年4月22日 04:45:45 , <span class="hint-success" data-hint="">2323234</span> 在群 <span class="hint-success" data-hint="">20011</span> 中发言 音频 :...

import os from bs4 import BeautifulSoup import re # 指定文件夹路径 folder_path = "C:/Users/test/Desktop/DIDItest" # 正则表达式模式 pattern = r'<body>(.*?)<\/body>' # 遍历文件夹中的所有文件 for root, dirs, files in os.walk(folder_path): for file in files: # 读取html文件 file_path = os.path.join(root, file) with open(file_path, "r", encoding="utf-8") as f: html_code = f.read() # 使用正则表达式匹配<body>标签内的数据 body_data = re.findall(pattern, html_code, re.DOTALL) # 剔除

和()

body_data = body_data[0].replace("

", "").replace("()

", "") # 使用正则表达式提取talk_id、时间、发送者ID和接收者ID matches = re.findall(r'\[talkid:(\d+)\](\d+年\d+月\d+日 \d+:\d+:\d+).*?<span.*?>(\d+)<.*?>(.*?)<', body_data) # 提取唯一ID,时间,发送号码和私聊群聊关键词 matches1 = re.findall(r'<span.*?hint-success.*?>(\d+)<.*?>', body_data) # match = re.search('(中发言|发送)\s(.*?)\s', body_data) # if match: # content = match.group(2) matches2 = re.findall('(中发言|发送)\s(.*?)\s', body_data) for match in matches2: content = match[1] soup = BeautifulSoup(content, 'html.parser') if soup.find('= 2: receive_id = matches1[3] # 处理匹配结果 for match in matches: talk_id = match[0] time = match[1] send_id = match[2] talk_type = match[3] # 进行时间格式转换，将time转换为"0000-00-00"格式 time = time.replace('年', '-').replace('月', '-').replace('日', '') talk_type = talk_type.replace('向', '私聊').replace('在群', '群聊') # 打印结果 print("Talk ID:", talk_id) print("Time:", time) print("Sender ID:", send_id) print("Receive_id:", receive_id) print("Talk_type:", talk_type) print("Content:",content) print("---")导入至csv

2023-07-16 上传
writer.writerow(["Talk ID", "Time", "Sender ID", "Receiver ID", "Talk Type", "Content"]) # 遍历文件夹中的所有文件 for root, dirs, files in os.walk(folder_path): for file in files: file_path = os...

从body_data中提取Talkid

2023-07-16 上传
要从 `body_data` 中提取 Talkid，您可以使用正则表达式或 BeautifulSoup 进行处理。这里提供两种方法： 方法一：使用正则表达式 ```python import re # 提取 Talkid talkid_pattern = r'Talkid: (\d+)' talkid_...

notification_mapping = { NotificationType.DING_TALK.value: DingTalkSendMsg(allure_data).send_ding_notification, NotificationType.WECHAT.value: WeChatSend(allure_data).send_wechat_notification, NotificationType.EMAIL.value: SendEmail(allure_data).send_main, NotificationType.FEI_SHU.value: FeiShuTalkChatBot(allure_data).post } if config.notification_type != NotificationType.DEFAULT.value: notify_type = str(config.notification_type).split(",") for i in notify_type: notification_mapping.get(i.lstrip(""))()这段代码为啥报TypeError: 'NoneType' object is not callable

2023-06-08 上传
这个错误的原因是 `notification_mapping.get(i.lstrip(""))` 返回了 `None`，而你试图调用这个 `None` 对象。这可能是因为 `i` 在 `notify_type` 中指定了一个不支持的通知类型，或者是因为 `notification_mapping`...

Traceback (most recent call last): File "C:\Users\test\PycharmProjects\pythonProject\DIDI数据写入CSV.py", line 38, in <module> print("talkid:", talk_id) ^^^^^^^ NameError: name 'talk_id' is not defined

2023-07-14 上传
这个错误是因为在 `print("talkid:", talk_id)` 这一行中，`talk_id` 变量没有被定义。可能是因为在你的代码中，没有成功地从源代码中提取到 `talk_id`。 要解决这个问题，你可以在使用 `find_previous` 方法之前，...
九九长安
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