用了两种方式解决该问题,都是网上现有的解决方案。
场景说明:
有一个数据文件,以文本方式保存,现在有三列user_id,plan_id,mobile_id。目标是得到新文件只有mobile_id,plan_id。
解决方案
方案一:用python的打开文件写文件的方式直接撸一遍数据,for循环内处理数据并写入到新文件。
代码如下:
def readwrite1( input_file,output_file): f = open(input_file, 'r') out = open(output_file,'w') print (f) for line in f.readlines(): a = line.split(",") x=a[0] + "," + a[1]+"\n" out.writelines(x) f.close() out.close()
方案二:用 pandas 读数据到 DataFrame 再做数据分割,直接用 DataFrame 的写入功能写到新文件
代码如下:
def readwrite2(input_file,output_file): date_1=pd.read_csv(input_file,header=0,sep=',') date_1[['mobile', 'plan_id']].to_csv(output_file, sep=',', header=True,index=False)
从代码上看,pandas逻辑更清晰。
下面看下执行的效率吧!
def getRunTimes( fun ,input_file,output_file): begin_time=int(round(time.time() * 1000)) fun(input_file,output_file) end_time=int(round(time.time() * 1000)) print("读写运行时间:",(end_time-begin_time),"ms") getRunTimes(readwrite1,input_file,output_file) #直接撸数据 getRunTimes(readwrite2,input_file,output_file1) #使用dataframe读写数据
读写运行时间: 976 ms
读写运行时间: 777 ms
input_file 大概有27万的数据,dataframe的效率比for循环效率还是要快一点的,如果数据量更大些,效果是否更明显呢?
下面试下增加input_file记录的数量试试,有如下结果
input_file readwrite1 readwrite2 27W 976 777 55W 1989 1509 110W 4312 3158
从上面测试结果来看,dataframe的效率提高大约30%左右。
以上这篇Python读csv文件去掉一列后再写入新的文件实例就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
稳了!魔兽国服回归的3条重磅消息!官宣时间再确认!
昨天有一位朋友在大神群里分享,自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。
这里面让他访问的是一个国服的战网网址,com.cn和后面的zh都非常明白地表明这就是国服战网。
而他在复制这个网址并且进行登录之后,确实是网易的网址,也就是我们熟悉的停服之后国服发布的暴雪游戏产品运营到期开放退款的说明。这是一件比较奇怪的事情,因为以前都没有出现这样的情况,现在突然提示跳转到国服战网的网址,是不是说明了简体中文客户端已经开始进行更新了呢?
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