每个日期按类别对数据进行排序

GTPE 发表于 Dev

聚四氟乙烯

我有一些数据集，需要uniquenameclass针对每个日期进行分组。在下面的示例数据中，我使用了UniqueNameClass1，UniqueNameClass3等等，但是实际上它们仅是文本字符串。因此，我需要做的是在csv中循环选择一个日期都相同的组，然后在该日期组中进行分组UniqueNameClass。如果这很难理解，那么本示例将阐明我遇到的问题：

原始数据

text,text,text,11/03/12,text,text,text,UniqueNameClass1,text,text
text,text,text,11/03/12,text,text,text,UniqueNameClass2,text,text
text,text,text,11/03/12,text,text,text,UniqueNameClass4,text,text
text,text,text,11/03/12,text,text,text,UniqueNameClass3,text,text
text,text,text,11/03/12,text,text,text,UniqueNameClass1,text,text
text,text,text,11/03/12,text,text,text,UniqueNameClass2,text,text
text,text,text,11/03/12,text,text,text,UniqueNameClass5,text,text
text,text,text,11/03/12,text,text,text,UniqueNameClass1,text,text
text,text,text,11/03/12,text,text,text,UniqueNameClass1,text,text
text,text,text,12/03/12,text,text,text,UniqueNameClass5,text,text
text,text,text,12/03/12,text,text,text,UniqueNameClass3,text,text
text,text,text,12/03/12,text,text,text,UniqueNameClass4,text,text
text,text,text,12/03/12,text,text,text,UniqueNameClass5,text,text
text,text,text,12/03/12,text,text,text,UniqueNameClass5,text,text
text,text,text,12/03/12,text,text,text,UniqueNameClass3,text,text
text,text,text,12/03/12,text,text,text,UniqueNameClass5,text,text
text,text,text,12/03/12,text,text,text,UniqueNameClass4,text,text
text,text,text,12/03/12,text,text,text,UniqueNameClass4,text,text
text,text,text,13/03/12,text,text,text,UniqueNameClass5,text,text
text,text,text,13/03/12,text,text,text,UniqueNameClass4,text,text
text,text,text,13/03/12,text,text,text,UniqueNameClass2,text,text
text,text,text,13/03/12,text,text,text,UniqueNameClass1,text,text 
text,text,text,13/03/12,text,text,text,UniqueNameClass3,text,text
text,text,text,13/03/12,text,text,text,UniqueNameClass2,text,text
text,text,text,13/03/12,text,text,text,UniqueNameClass2,text,text

数据按日期排序，然后按UniqueNameClass分组

text,text,text,11/03/12,text,text,text,UniqueNameClass1,text,text
text,text,text,11/03/12,text,text,text,UniqueNameClass1,text,text
text,text,text,11/03/12,text,text,text,UniqueNameClass1,text,text
text,text,text,11/03/12,text,text,text,UniqueNameClass1,text,text
text,text,text,11/03/12,text,text,text,UniqueNameClass2,text,text
text,text,text,11/03/12,text,text,text,UniqueNameClass2,text,text
text,text,text,11/03/12,text,text,text,UniqueNameClass4,text,text
text,text,text,11/03/12,text,text,text,UniqueNameClass3,text,text
text,text,text,11/03/12,text,text,text,UniqueNameClass5,text,text
text,text,text,12/03/12,text,text,text,UniqueNameClass3,text,text
text,text,text,12/03/12,text,text,text,UniqueNameClass3,text,text
text,text,text,12/03/12,text,text,text,UniqueNameClass4,text,text
text,text,text,12/03/12,text,text,text,UniqueNameClass4,text,text
text,text,text,12/03/12,text,text,text,UniqueNameClass4,text,text
text,text,text,12/03/12,text,text,text,UniqueNameClass5,text,text
text,text,text,12/03/12,text,text,text,UniqueNameClass5,text,text
text,text,text,12/03/12,text,text,text,UniqueNameClass5,text,text
text,text,text,12/03/12,text,text,text,UniqueNameClass5,text,text
text,text,text,13/03/12,text,text,text,UniqueNameClass1,text,text
text,text,text,13/03/12,text,text,text,UniqueNameClass2,text,text
text,text,text,13/03/12,text,text,text,UniqueNameClass2,text,text
text,text,text,13/03/12,text,text,text,UniqueNameClass2,text,text
text,text,text,13/03/12,text,text,text,UniqueNameClass3,text,text
text,text,text,13/03/12,text,text,text,UniqueNameClass4,text,text
text,text,text,13/03/12,text,text,text,UniqueNameClass5,text,text

因此，只能将同一日期的数据分组为UniqueNameClass。我知道在此示例中，我实际上按时间顺序排列了各个组，这与组的顺序无关紧要，只是每个组在给定日期的每一行彼此相邻。

编辑

我尝试运行phihag提供的代码，有很多不同的方式，但是我尝试过的所有方法都产生了回溯：

File "C:\RawDataeDataTest.py", line 6, in <module>
    data = list(csv.reader(io.StringIO('RawDataeDataTest.csv')))
TypeError: initial_value must be unicode or None, not str

我认为可以根据提供的代码和提供的注释工作的代码是：

import csv
import io

data = list(csv.reader(io.StringIO('RawDataeDataTest.csv')))
data.sort(key=lambda row: (row[3], row[7]))
print(u'\n'.join(u','.join(row) for row in data))

和

import csv
import io

data = list(csv.reader('RawDataeDataTest.csv'))
data.sort(key=lambda row: (row[3], row[7]))
print(u'\n'.join(u','.join(row) for row in data))

对于后者，我实际上得到了不同的回溯：

Traceback (most recent call last):
  File "C:\RawDataeDataTest.py", line 7, in <module>
    data.sort(key=lambda row: (row[3], row[7]))
  File "C:\RawDataeDataTest.py", line 7, in <lambda>
    data.sort(key=lambda row: (row[3], row[7]))
IndexError: list index out of range

皮哈格

只需提供一个key函数来sort提取合适的领域，就像这样：

import csv
import io

s = u'''text,text,text,11/03/12,text,text,text,UniqueNameClass1,text,text
text,text,text,11/03/12,text,text,text,UniqueNameClass2,text,text
text,text,text,10/03/12,text,text,text,UniqueNameClass3,text,text
text,text,text,12/03/12,text,text,text,UniqueNameClass1,text,text
text,text,text,10/03/12,text,text,text,UniqueNameClass2,text,text
text,text,text,10/03/12,text,text,text,UniqueNameClass5,text,text'''

data = list(csv.reader(io.StringIO(s)))
data.sort(key=lambda row: (row[3], row[7]))
print(u'\n'.join(u','.join(row) for row in data))

要读取文件而不是常量字符串，只需传入打开的文件：

with open('RawDataeDataTest.csv', 'rb') as csvf:
    data = list(csv.reader(csvf))
data.sort(key=lambda row: (row[3], row[7]))
print(u'\n'.join(u','.join(row) for row in data))

如果要将结果再次存储在同一文件中，请先将其写入一个临时文件，然后原子地将其移动：

import csv
import functools
import io
import tempfile
import os
import sys

filename = 'RawDataeDataTest.csv'

if sys.version_info >= (3, 0):
    open_args = lambda mode: {'encoding': 'utf-8', 'mode': mode}
else:
    open_args = lambda mode: {'mode': mode + 'b'}

with io.open(filename, **open_args('r')) as csvf:
    data = list(csv.reader(csvf))
data.sort(key=lambda row: (row[3], row[7]))


with tempfile.NamedTemporaryFile(dir=os.path.dirname(filename), delete=False,
                                 **open_args('w')) as of:
    try:
        csv.writer(of).writerows(data)
        of.flush()
    except:
        os.unlink(of.name)
        raise

    try:
        os.replace(of.name, filename)
    except AttributeError:  # Python < 3.3
        if os.name == 'nt':
            os.remove(filename)
        os.rename(of.name, filename)

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编辑于 2021-03-10

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