Python 如何按列对CSV文件进行排序

在当前应用程序和技术领域中，数字和数据具有至关重要的作用，使得CSV（逗号分隔值）成为存储和操作这些关键数据的选择格式。在CSV文件中，经常遇到的任务是根据指定的列排列数据。本详细指南旨在重点介绍使用Python的能力，在CSV文件中通过列对齐数据的多种方法。我们的旅程将包括三个关键阶段：吸收CSV文件、整理数据和保护结果输出。

Python凭借其强大的数据处理环境和诸如pandas和CSV等模块已成为这类任务的首选工具。在本指南中，我们将使用这些模块作为我们的工具来实现目标。

下面是修订后的步骤，可以制定为算法-

导入必要的模块（pandas和csv）。
将CSV文件吸收到DataFrame中。
基于所需的列对DataFrame进行排序。
可选地，将排序后的DataFrame安全地存回CSV文件中。

你需要什么

确保Python已经正确安装和运行在你的系统上。本指南中我们将使用Python 3作为Python版本。此外，还将使用pandas模块，可以使用下面的命令进行安装：

pip install pandas
import pandas as pd

# Load the CSV file into a DataFrame
dataframe = pd.read_csv('filename.csv')

# Sort the DataFrame
sorted_dataframe = dataframe.sort_values('column_name')

# Save the sorted DataFrame into a CSV file
sorted_dataframe.to_csv('sorted_filename.csv', index=False)

现在让我们深入了解以下附加方法：

使用 DataFrame.sort_values() 和 DataFrame.groupby() 方法的 pandas –

我们首先导入 pandas 库。然后，使用 read_csv 函数将 CSV 文件读取到一个 DataFrame 中。接下来，使用 groupby 函数，将 DataFrame 按特定的列分组，根据指定列中发现的唯一值形成新的分组。最后，使用 sort_values 函数按另一列对每个分组进行排序，生成一个新的 DataFrame，其中各个分组独立排序。

示例

import pandas as pd

dataframe = pd.read_csv('filename.csv')
sorted_dataframe = dataframe.sort_values(['column_to_group_by', 'column_to_sort_by'])

输出

column_to_group_by  column_to_sort_by  value
0                  A                  1     10
2                  A                  2     30
4                  A                  3     50
3                  B                  1     40
1                  B                  2     20
5                  B                  3     60

使用DataFrame.sort_index()函数进行操作−

在导入pandas库并将CSV文件转化为DataFrame后，我们使用sort_index函数根据索引对DataFrame进行排序。这将导致一个新的DataFrame，其中的行按照索引标签进行排序。

示例

import pandas as pd

dataframe = pd.read_csv('filename.csv')
sorted_dataframe = dataframe.sort_index()

输出

name    age
0   Amy     22
1   Bob     24
2   John    23
3   Alice   25

使用带有key参数的sorted()函数-

我们首先导入pandas并将CSV文件读取到一个DataFrame中。然后，我们使用Python内置的sorted函数对DataFrame进行排序。key参数被用来指定一个从DataFrame中的每个元素中提取比较键的函数（在此示例中是一个特定的列）。

示例

import pandas as pd

dataframe = pd.read_csv('filename.csv')
list_of_dicts = dataframe.to_dict('records')
sorted_list_of_dicts = sorted(list_of_dicts, key=lambda x: x['column_to_sort_by'])
sorted_dataframe = pd.DataFrame(sorted_list_of_dicts)

Given a DataFrame created from the following data:

dataframe = pd.DataFrame({
   'name': ['John', 'Alice', 'Bob', 'Amy'],
   'age': [23, 25, 24, 22]
})

如果您将’age’作为’column_to_sort_by’，排序后的DataFrame将是 –

输出

name  age
3   Amy   22
0  John   23
2   Bob   24
1 Alice   25

使用DataFrame.sort_values()和inplace=True的pandas函数 –

一如既往，我们首先导入pandas并将CSV文件读取到一个DataFrame中。随后，我们使用sort_values函数按照指定的列对DataFrame进行排序。inplace=True参数表示应该在原始的DataFrame上完成排序，而不是生成一个新的排序后的DataFrame。

示例

import pandas as pd

dataframe = pd.read_csv('filename.csv')
dataframe.sort_values('age', inplace=True)

输出

name  age
1   Amy   22
0  John   23
3   Bob   24
2 Alice   25

Iris数据集：https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data
Wine Quality数据集：https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/winequality/winequality-white.csv

结论

总之，Python通过其强大的pandas模块，提供了一种高效、多功能的方式来对CSV文件中的数据进行排序，满足了各种数据操作的需求。本次探索只是对于Python处理CSV数据能力的简单介绍。通过更深入地了解Python的数据管理技术，人们可以发现许多有效操作数据的策略，从而获得更多的洞察力，并在各种以数据为重点的应用中实现更加高效的处理。