在 python django 中解析 csv 文件
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【中文标题】在 python django 中解析 csv 文件【英文标题】:Parsing a csv file in python django 【发布时间】:2015-04-07 09:30:21 【问题描述】:我正在尝试从已上传的 csv 文件中读取数据。 首先,我获取每一行,然后尝试通过用逗号分隔每一行来读取数据,这对于理想情况很有用,但如果包含“,”,如地址字段,它将以错误的格式解析数据。
我想为val = v.split(',')
提供更可靠的解决方案
我的代码是
upload_file = request.FILES['upload_file']
data = [row for row in csv.reader(upload_file.read().splitlines())]
for v in data:
# v is every row
val = v.split(',') #spliting value of every row to get each record of every row
【问题讨论】:
查看csv module。csv.reader
已经进行逗号分割等等——为什么你会在 `v.split 中找到任何附加值?!
【参考方案1】:
如果您使用简单的读取语句读取文件,例如:
data = upload_file.read()
# you can use the re library --> import re
rows = re.split('\n', data) # splits along new line
for index, row in enumerate(rows):
cells = row.split(',')
# do whatever you want with the cells in each row
# this also keeps an index if you want the cell's row index
或者你可以使用csv.reader
模块:
file_reader = csv.reader(upload_file, delimiter=',')
for row in file_reader:
# do something with row data.
print(row)
# would print the rows like
# I, like, to, ride, my, bicycle
# I, like, to, ride, my, bike
【讨论】:
使用来自 csv 模块的流消费者的好处。减少数据操作和内存占用。但不应该只是 csv.reader(upload_file, delimiter=',') 吗? @spectras 啊,很好。我写的太快了。我会编辑。【参考方案2】:如果您希望拆分并访问每行中的单词,那么re.split
将是一个不错的选择:
re.split('\W+', 'Words, words, words.')
['Words', 'words', 'words', '']
示例代码来自:https://docs.python.org/2/library/re.html
【讨论】:
没有回答这个问题,因为他指出他必须支持包含逗号的字段。这意味着能够支持引号括起来的字段。【参考方案3】:CSV 表示逗号分隔值。如果您需要在 CSV 中编码字符串,通常用引号将其括起来。否则你将无法正确解析文件:
$ cat sample.csv
"131, v17",foo
bar,qux
>>> import csv
>>> with open('sample.csv', 'rb') as f:
... r = csv.reader(f)
... for row in r:
... print row
...
['131, v17', 'foo']
['bar', 'qux']
当然,如果您省略引号,第一行将被解析为 3 个字段。
【讨论】:
【参考方案4】:您可以使用pandas。下面是一个基于this question的例子:
>>> import sys, pandas
>>> if sys.version_info[0] < 3:
from StringIO import StringIO
else:
from io import StringIO
## I assume your input is something like this:
>>> string = "a,b,c\n1,2,3\n4,5,6\n7,8,9\n"
>>> stringIO = StringIO(string)
>>> df = pandas.DataFrame.from_csv(stringIO, sep=',', index_col=False)
>>> print df
a b c
0 1 2 3
1 4 5 6
2 7 8 9
>>> print df.columns
Index([u'a', u'b', u'c'], dtype='object')
## access elements
>>> print df['a'][3]
7
Documentation for DataFrame.from_csv
【讨论】:
以上是关于在 python django 中解析 csv 文件的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章