使用Python csv模块覆盖csv文件中的特定列

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使用Python csv模块覆盖csv文件中的特定列

python

我正在使用Python csv模块读取csv文件，每一行都像这样：

2013-04-16 7:11:01,186744,3,2,2,1.89E-03

然后，我将row [0]转换为Unix时间，但是我想用刚为csv文件的每一行找到的Unix时间替换datetime

import pymongo
import datetime
import re
import csv
import calendar

X = []
OBD = []
Y = []

csv_in = open('FakeAPData.csv', 'rb')


for row in reader:
    date = datetime.datetime.strptime(row[0], '%Y-%m-%d %H:%M:%S')
    datet = unicode(datetime.datetime.strptime(row[0], '%Y-%m-%d %H:%M:%S'))
    datett = tuple(int(v) for v in re.findall("[0-9]+", datet))
    y = calendar.timegm(datett)
    Y.append(y)

因此，我使用unixtime值创建了列表Y，但是接下来我该如何进行替换，以产生如下所示的输出：

1366097085,186744,3,2,2,1.89E-03

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2021-01-20

共1个答案

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每个row只是一个list。您可以就地对其进行修改，也可以使用要替换的值创建一个新列表：

row[0] = y # or row = [y] + row[1:], or ...

如果要将其写回文件，则需要使用csv.writer。例如：

os.rename('FakeAPData.csv', 'FakeAPData.csv.bak')

csv_in = open('FakeAPData.csv.bak', 'rb')
csv_out = open('FakeAPData.csv', 'wb')

writer = csv.writer(csv_out)

for row in csv.reader(csv_in):
    date = datetime.datetime.strptime(row[0], '%Y-%m-%d %H:%M:%S')
    datet = unicode(datetime.datetime.strptime(row[0], '%Y-%m-%d %H:%M:%S'))
    datett = tuple(int(v) for v in re.findall("[0-9]+", datet))
    y = calendar.timegm(datett)
    row[0] = y
    writer.writerow(row)

当然，您还需要保存close文件，并清理所有重复和未使用的代码。在此过程中，我会将日期转换代码分解为一个函数。并使用使操作变得容易的功能，而不是使操作变得困难和脆弱的功能。

所以：

def transform_date(date):
    return calendar.gmtime(datetime.strptime(date, '%Y-%m-%d %H:%M:%S').timetuple())

def transform_row(row):
    return [transform_date(row[0])] + row[1:]

name = 'FakeAPData.csv'
bakname = name + '.bak'
os.rename(name, bakname)
with open(bakname, 'rb') as in csv_in, open(name, 'wb') as csv_out:
    writer = csv.writer(csv_out)
    writer.writerows(transform_row(row) for row in csv.reader(csv_in))

2021-01-20