如何在Linux中安装csvformat？

Question

我以前在Raspberry Pi上工作，但是一旦移至Ubuntu PC，下面的代码将无法使用。 我想我需要以某种方式安装该csvformat，但不确定如何安装。

Python代码：

import os
import subprocess
import pandas
import pandas as pd

subprocess.call("csvformat -t plates.txt >> plates.csv", shell=True)

f=pd.read_csv("plates.csv")

keep_col = [11,13]
new_f = f[keep_col]
new_f.to_csv("new_plates.csv", index=False)

subprocess.call("sudo rm plates.csv", shell=True)

df = pd.read_csv("new_plates.csv", names=["Plates", "Name"])
df["Plates"] = df["Plates"].str.split().apply("".join)

print(df)

错误信息：

/bin/sh: 1: csvformat: not found
Traceback (most recent call last):
  File "script.py", line 14, in <module>
    new_f = f[keep_col]
  File "/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/pandas/core/frame.py", line 2934, in __getitem__
    raise_missing=True)
  File "/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/pandas/core/indexing.py", line 1354, in _convert_to_indexer
    return self._get_listlike_indexer(obj, axis, **kwargs)[1]
  File "/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/pandas/core/indexing.py", line 1161, in _get_listlike_indexer
    raise_missing=raise_missing)
  File "/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/pandas/core/indexing.py", line 1246, in _validate_read_indexer
    key=key, axis=self.obj._get_axis_name(axis)))
KeyError: "None of [Int64Index([11, 13], dtype='int64')] are in the [columns]

Answer 1

您有2个不同的，不相关的问题。

第一个问题：

/bin/sh: 1: csvformat: not found

你的脚本似乎是在寻找csvformat命令行工具，它是一部分csvkit 。

您可以使用pip安装csvkit ：

1.2。 安装csvkit

安装csvkit很容易：

 sudo pip install csvkit 

注意：

如果您对virtualenv熟悉，最好在自己的环境中安装csvkit。 如果执行此操作，则应保留上一个sudo中的sudo 。

如csvkit文档（以及注释）中所述，通常将sudo pip install视为错误。 请参阅运行“ sudo pip”有什么风险？ 。 建议使用虚拟环境。

安装csvkit之后，请检查您现在是否具有csvformat：

csvformat -h

现在，当您运行脚本时，请确保用于安装csvkit的pip用于运行脚本的Python （ python ， python3 ，..） 相同 。 例如，如果使用python运行脚本：

$ python -m pip list | grep csvkit
csvkit          1.0.4

如果csvkit没有出现，那么您将其安装在其他位置。

第二个问题：

KeyError: "None of [Int64Index([11, 13], dtype='int64')] are in the [columns]

之所以得到这个，是因为您错误地访问（切片） f的内容。 read_csv的返回read_csv pandas DataFrame。 您不能只使用f[11,13]进行切片。 您需要使用loc （基于标签的切片）或iloc （基于整数索引的切片）。

我不知道您实际上要使用keep_col = [11,13]做什么，但是您应该执行以下操作：

f=pd.read_csv("test.csv")
#     1  ..  11  12  13  ..
# 0   x  ..  x   x   x   ..
# 1   x  ..  x   x   x   ..
# 2   x  ..  x   x   x   ..
# ..

f_slice_1 = f.loc[:, '11':'13']
#     11  12  13 
# 0   x   x   x  
# 1   x   x   x  
# 2   x   x   x   
# ..

f_slice_2 = f.iloc[:, 11:13]
#     12  13 
# 0   x   x  
# 1   x   x  
# 2   x   x 
# ..