如何使用python过滤和排序特定的csv

Question

请帮助我使用 python 脚本过滤以下 CSV。 下面是我已经完成初始过滤的 CSV 转储示例。

姓	性别	姓名	电话	城市
福特	男性	汤姆	123	纽约
富有的	男性	罗伯特	21312	洛杉矶
福特	女性	杰西卡	123123	纽约
福特	男性	约翰	3412	纽约
富有的	其他	琳达	12312	洛杉矶
福特	其他	詹姆士	4321	纽约
史密斯	男性	大卫	123123	德克萨斯州
富有的	女性	玛丽	98689	洛杉矶
富有的	女性	珍妮弗	86860	洛杉矶
福特	男性	理查德	12123	纽约
史密斯	其他	丹尼尔	897097	德克萨斯州
福特	其他	丽莎	123123123	纽约

import re

def gather_info (L_name):
    dump_filename = "~/Documents/name_report.csv"
    LN = []
    with open(dump_filename, "r") as FH:
        for var in FH.readlines():
            if L_name in var
                final = var.split(",")
                print(final[1], final[2], final[3])
    return LN

if __name__ == "__main__":
    L_name = input("Enter the Last name: ")

    la_name = gather_info(L_name)

这样，我就可以按姓氏进行过滤。 例如，如果我选择 L_name 作为福特，那么我的输出为

性别	姓名	电话
男性	汤姆	123
女性	杰西卡	123123
男性	约翰	3412
其他	詹姆士	4321
男性	理查德	12123
其他	丽莎	22412

我需要帮助扩展脚本，方法是选择列表中的每个性别和值来执行其他功能，然后调用以下性别和值来实现相同的功能。 例如，首先，它选择性别男性 [Tom, John] 并执行其他功能。 然后选择下一个性别女性 [Jessica] 并执行相同的功能，然后选择性别 Other [James, Lisa] 并执行相同的功能。

Answer 1

我建议使用 pandas 模块，它可以轻松过滤和分组数据

import pandas as pd

if __name__ == '__main__':
    data = pd.read_csv('name_reports.csv')
    L_name = input("Enter the last name: ")
    by_last_name = data[data['Last_name'] == L_name]
    groups = by_last_name.groupby(['Gender'])
    for group_name, group_data in groups:
        print(group_name)
        print(group_data)

将其分解为各个部分，第一部分是

data = pd.read_csv('name_reports.csv')

这会从 csv 中读取数据并将其放入数据框第二个我们有

by_last_name = data[data['Last_name'] == L_name]

这会将数据框过滤为仅具有 Last_name 等于 L_name 的结果接下来我们对数据进行分组。

groups = by_last_name.groupby(['Gender'])

这将按性别对过滤后的数据帧进行分组，然后我们对其进行迭代。 它返回一个包含组名和与该组关联的数据框的元组。

for group_name, group_data in groups:
    print(group_name)
    print(group_data)

此循环仅打印出数据以从中访问字段，您可以使用 iterrows 函数

for index,row in group_data.iterrows():
    print(row['city']
    print(row['Phone']
    print(row['Name']

然后您可以将它们用于您想要的任何功能。 我建议阅读 pandas 的文档，因为根据您计划使用的功能，使用该库可能会有更好的方法。 这是图书馆的链接https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.html

Answer 2

由于您不能使用 pandas 模块，因此仅使用 csv 模块的方法如下所示

import csv
def has_last_name(row,last_name):
    return row['Last_name'] == last_name
def has_gender(row,current_gender):
    return row['Gender'] == current_gender
if __name__ == '__main__':
    data = None
    genders = ['Male','Female','Other']
    with open('name_reports.csv') as csvfile:
        data = list(csv.DictReader(csvfile,delimiter=','))
    L_name = input('Enter the Last name: ')
    get_by_last_name = lambda row: has_last_name(row,L_name)
    filtered_by_last_name = list(filter(get_by_last_name,data))
    for gender in genders:
        get_by_gender = lambda row: has_gender(row,gender)
        filtered_by_gender = list(filter(get_by_gender,filtered_by_last_name))
        print(filtered_by_gender)

重要的部分是过滤器内置功能。 这接受一个函数，该函数从列表中接受一个项目并返回一个布尔值。 filter 接受这个函数和一个可迭代对象，并返回一个为该函数返回 true 的项目生成器。 另一个重要部分是 csv.DictReader，它将您的 csv 文件作为字典返回，这使您可以通过键而不是索引来访问属性。