如何“排序csv文件”python

Question

我正在尝试创建一个新的文件，其中只包含级别在9以上的电影的数据。

我正在分析的数据集包含从IMDB获得的许多电影的评级。数据字段是：

• Votes：给电影打分的人数
• Rank：这部电影的平均评级
• Title：电影的名字
• Year：电影上映的那一年

我试过的密码：

import csv

filename = "IMDB.txt"
with open(filename, 'rt', encoding='utf-8-sig') as imdb_file:
    imdb_reader = csv.DictReader(imdb_file, delimiter = '\t')
    with open('new file.csv', 'w', newline='') as high_rank:
        fieldnames = ['Votes', 'Rank', 'Title', 'Year']
        writer = csv.DictWriter(high_rank, fieldnames=fieldnames)
        writer.writeheader()
        for line_number, current_row in enumerate (imdb_reader):
            if(float(current_row['Rank']) > 9.0):
                csv_writer.writerow(dict(current_row))

但不幸的是，这不起作用，我该怎么办？

Answer 1

基于你的评论，您的地区默认编码似乎不支持整个Unicode范围。您需要为将处理任意Unicode字符的输出文件指定编码。通常，在非Windows系统上，您将使用'utf-8'；在Windows上，您可能使用'utf-16'或'utf-8-sig' (Windows程序通常假设UTF-8在区域编码中没有显式签名，并对其进行错误解释)。修复方法很简单，就像更改一样：

with open('new file.csv', 'w', newline='') as high_rank:

至：

with open('new file.csv', 'w', encoding='utf-8', newline='') as high_rank:

将指定的encoding更改为对操作系统和用例有意义的任何东西。

Answer 2

让我们考虑一下，您有以下excel工作表名temp.csv，并且希望过滤级别在9以上的电影(包括在内)：

一个简单的方法是使用pandas模块。它使你有机会：

• 用pd.read_csv方法(医生)读取 .csv文件
• 按需要筛选数据
• 将数据导出到一个新文件:对于.csv输出，df.to_csv执行(医生)任务

假设您有以下数据：

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下面的代码完成了这项工作：

# import modules
import pandas as pd

# Path - name of your file
filename = "temp.csv"

# Read the csv file
df = pd.read_csv(filename, sep=";")
print(df)
#    Votes  Rank                               Film  Year
# 0     15    16          The Shawshank Redemption   1994
# 1   2004     5                     The Godfather   1972
# 2    486    13            The Godfather: Part II   1974
# 3    529     9  Il buono, il brutto, il cattivo.   1966
# 4    289    12                      Pulp Fiction   1994
# 5     98    11                         Inception   2010
# 6     69    18                  Schindler's List   1993
# 7      3     7                         Angry Men   1957
# 8    584    14   One Flew Over the Cuckoo's Nest   1975

# Filter the csv file
df_filtered = df[df["Rank"] >= 9]
print(df_filtered)
#    Votes  Rank                               Film  Year
# 0     15    16          The Shawshank Redemption   1994
# 2    486    13            The Godfather: Part II   1974
# 3    529     9  Il buono, il brutto, il cattivo.   1966
# 4    289    12                      Pulp Fiction   1994
# 5     98    11                         Inception   2010
# 6     69    18                  Schindler's List   1993
# 8    584    14   One Flew Over the Cuckoo's Nest   1975

# name new csv file
new_filename = filename[:-3] + "_new" + filename[-3:]

# Export dataframe to csv file
df_filtered.to_csv(new_filename)

新的.csv如下所示：

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