【Python】CSVKit:强大的命令行CSV工具套件

news2024/10/13 21:47:30

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CSVKit 是一个基于命令行的工具集,用于简化 CSV 文件的处理和管理。它提供了从数据转换、筛选、格式化到分析的全方位支持,特别适合需要处理复杂表格数据的用户。相比传统的 Excel 操作,CSVKit 更高效且功能更强大,非常适合数据分析师、数据科学家以及需要自动化数据处理的开发者使用。

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⭕️宇宙起点

    • 📦 安装 CSVKit
    • ♨️ CSVKit 工具集详细介绍
      • 1 `in2csv`:格式转换工具
      • 2 `csvcut`:列选择工具
      • 3 `csvgrep`:行过滤工具
      • 4 `csvjoin`:按列合并工具
      • 5 `csvstack`:按行拼接工具
      • 6 `csvsql`:使用 SQL 查询 CSV 文件
      • 7 `csvstat`:生成统计摘要
    • 🙉 数据表格展示与格式化
    • 🥇 高级技巧与案例展示
      • 1 数据清理与去重
      • 2 数据格式化
      • 3 数据类型自动检测与数据库导入
    • 📥 下载地址
    • 💬 结语
    • 📒 参考文献


标题1

📦 安装 CSVKit

要开始使用 CSVKit,首先需要安装该工具。以下是安装步骤:

pip install csvkit

安装完成后,可以使用以下命令查看所有工具的概览:

csvkit -h

该命令将列出 CSVKit 的所有子命令和基本说明,方便用户根据需求选择合适的工具。


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♨️ CSVKit 工具集详细介绍

CSVKit 提供了多个独立的工具,每个工具都专注于不同的 CSV 文件操作任务。以下是每个主要工具的功能及使用示例。

1 in2csv:格式转换工具

in2csv 可以将 Excel、JSON、SQL 数据库等多种文件格式转换为标准的 CSV 格式。

  • Excel 转换为 CSV:
    in2csv data.xlsx > data.csv
    
  • 将 SQL 表格数据导出为 CSV:
    in2csv --db "sqlite:///database.db" --table tablename > table.csv
    
  • 将 JSON 转换为 CSV:
    in2csv data.json > data.csv
    

2 csvcut:列选择工具

csvcut 是一个用于查看和选择 CSV 文件列的工具,可以按照列名或列号进行操作。

  • 查看列名:
    csvcut -n data.csv
    
  • 选择特定列:
    csvcut -c "name","age" data.csv > selected_columns.csv
    

3 csvgrep:行过滤工具

csvgrep 根据指定条件筛选 CSV 文件中的行,支持正则表达式匹配。

  • 匹配包含指定内容的行:
    csvgrep -c name -r "^Alice" data.csv > alice_data.csv
    
  • 按条件筛选数据:
    csvgrep -c "age" -r "^[3-4][0-9]$" data.csv > age_30_to_49.csv
    

4 csvjoin:按列合并工具

csvjoin 可以按列合并多个 CSV 文件,类似 SQL 中的 JOIN 操作。

  • 根据列 ID 进行合并:
    csvjoin -c "id" file1.csv file2.csv > merged.csv
    
  • 多键列合并:
    csvjoin -c "id,name" file1.csv file2.csv > combined.csv
    

5 csvstack:按行拼接工具

csvstack 用于将多个 CSV 文件按行拼接成一个文件,适合合并多个表格的数据。

  • 按行拼接文件:
    csvstack file1.csv file2.csv > stacked.csv
    

6 csvsql:使用 SQL 查询 CSV 文件

csvsql 是 CSVKit 中最强大的工具,可以将 CSV 文件视为数据库表,并使用标准 SQL 语法进行数据分析。

  • 简单 SQL 查询:
    csvsql --query "SELECT * FROM data WHERE age > 30" data.csv > result.csv
    
  • 跨文件查询:
    csvsql --query "SELECT a.name, b.salary FROM data1 a JOIN data2 b ON a.id = b.id" data1.csv data2.csv
    

7 csvstat:生成统计摘要

csvstat 可以快速生成 CSV 文件的统计摘要,包括最小值、最大值、平均值、唯一值数量等信息。

  • 生成数据摘要:
    csvstat data.csv
    
  • 查看特定列统计:
    csvstat --columns "salary" data.csv
    

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🙉 数据表格展示与格式化

csvlook 可以将 CSV 文件以格式化的表格形式展示出来,方便查看数据。

  • 将 CSV 格式化为表格:
    csvlook data.csv
    
NameAgeCitySalary
Alice28New York50000
Bob34Chicago60000
John45San Diego72000

此外,可以使用 csvjson 将 CSV 转换为 JSON 格式:

csvjson data.csv > data.json

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🥇 高级技巧与案例展示

1 数据清理与去重

可以使用 csvclean 工具检测并去除 CSV 文件中的空白或重复行。

csvclean data.csv

2 数据格式化

使用 csvformat 改变 CSV 文件的分隔符、引号类型等格式。

  • 将分隔符改为分号:
    csvformat -D ";" data.csv > formatted.csv
    

3 数据类型自动检测与数据库导入

csvsql 可以自动检测 CSV 数据的类型并将其导入数据库,适合构建数据仓库或使用数据库工具进行进一步分析。

  • 自动类型检测与导入:
    csvsql --insert --db "sqlite:///example.db" data.csv
    

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📥 下载地址


CSVKit 最新版 下载地址


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💬 结语

CSVKit 是一个非常强大的 CSV 文件处理工具集。通过掌握其各种工具的使用,可以极大地提升 CSV 文件处理和分析的效率。无论是简单的数据转换、格式化还是复杂的 SQL 查询和数据整合,CSVKit 都能提供强大的支持。


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📒 参考文献

  • CSVKit 官网
  • CSVKit GitHub仓库

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