用了两种方式解决该问题,都是网上现有的解决方案。
场景说明:
有一个数据文件,以文本方式保存,现在有三列user_id,plan_id,mobile_id。目标是得到新文件只有mobile_id,plan_id。
解决方案
方案一:用python的打开文件写文件的方式直接撸一遍数据,for循环内处理数据并写入到新文件。
代码如下:
def readwrite1( input_file,output_file): f = open(input_file, 'r') out = open(output_file,'w') print (f) for line in f.readlines(): a = line.split(",") x=a[0] + "," + a[1]+"\n" out.writelines(x) f.close() out.close()
方案二:用 pandas 读数据到 DataFrame 再做数据分割,直接用 DataFrame 的写入功能写到新文件
代码如下:
def readwrite2(input_file,output_file): date_1=pd.read_csv(input_file,header=0,sep=',') date_1[['mobile', 'plan_id']].to_csv(output_file, sep=',', header=True,index=False)
从代码上看,pandas逻辑更清晰。
下面看下执行的效率吧!
def getRunTimes( fun ,input_file,output_file): begin_time=int(round(time.time() * 1000)) fun(input_file,output_file) end_time=int(round(time.time() * 1000)) print("读写运行时间:",(end_time-begin_time),"ms") getRunTimes(readwrite1,input_file,output_file) #直接撸数据 getRunTimes(readwrite2,input_file,output_file1) #使用dataframe读写数据
读写运行时间: 976 ms
读写运行时间: 777 ms
input_file 大概有27万的数据,dataframe的效率比for循环效率还是要快一点的,如果数据量更大些,效果是否更明显呢?
下面试下增加input_file记录的数量试试,有如下结果
input_file readwrite1 readwrite2 27W 976 777 55W 1989 1509 110W 4312 3158
从上面测试结果来看,dataframe的效率提高大约30%左右。
以上这篇Python读csv文件去掉一列后再写入新的文件实例就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
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