


Wie überspringe ich Header bei der Verarbeitung von CSV-Dateien mit Python?
Oct 31, 2024 am 06:42 AMüberspringen von Headern bei der Verarbeitung von CSV-Dateien mit Python
Problem:
Beim Verarbeitungsversuch Beim Erstellen einer CSV-Datei mit Python st??t der Benutzer auf ein Problem, bei dem die erste Zeile, die die Kopfzeilen enth?lt, durch die Verarbeitungsfunktionen ge?ndert wird. Das Ziel besteht darin, die CSV-Datei ab der zweiten Zeile zu bearbeiten, mit Ausnahme der Kopfzeilen.
L?sung:
Um dieses Problem zu beheben, wird das von bereitgestellte csv.reader-Objekt verwendet Das Python CSV-Modul kann verwendet werden, um die Header w?hrend der Verarbeitung zu überspringen. Die folgenden Schritte skizzieren die L?sung:
-
?ffnen Sie die CSV-Dateien als Kontextmanager:
<code class="python">with open("tmob_notcleaned.csv", "rb") as in_file, open("tmob_cleaned.csv", "wb") as out_file:</code>
Die Verwendung von mit als Kontextmanager erfolgt automatisch das ?ffnen und Schlie?en der CSV-Dateien, um eine ordnungsgem??e Ressourcenverwaltung sicherzustellen.
-
Erstellen Sie die Reader- und Writer-Objekte:
<code class="python">reader = csv.reader(in_file) writer = csv.writer(out_file)</code>
Die CSV .reader erstellt ein iterierbares Objekt zum Durchlaufen der CSV-Zeilen, w?hrend csv.writer das Schreiben von Zeilen in die CSV-Ausgabedatei erm?glicht.
-
Kopfzeilen überspringen:
<code class="python">next(reader, None)</code>
Diese Zeile rückt den Iterator in die erste Zeile vor, ohne ihn einer Variablen zuzuweisen. Durch die Angabe von None als zweites Argument wird die übersprungene Zeile verworfen.
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Verarbeiten und schreiben Sie die verbleibenden Zeilen:
<code class="python">for row in reader: # Perform processing writer.writerow(row)</code>
Durchlaufen Die verbleibenden Zeilen, mit Ausnahme der Kopfzeilen, führen die erforderliche Verarbeitung durch und schreiben die ge?nderten Zeilen in die Ausgabedatei.
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Optional die Kopfzeilen schreiben (falls gewünscht):
<code class="python">headers = next(reader, None) if headers: writer.writerow(headers)</code>
Dieser Codeblock erm?glicht das unverarbeitete Schreiben der Header in die Ausgabedatei, indem das Ergebnis von next() an write.writerow() übergeben wird.
Von Wenn Sie diese Schritte befolgen, überspringt der Python-Code die Header bei der Verarbeitung der CSV-Datei und stellt so sicher, dass die erste Zeile unver?ndert bleibt.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie überspringe ich Header bei der Verarbeitung von CSV-Dateien mit Python?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Parameter sind Platzhalter beim Definieren einer Funktion, w?hrend Argumente spezifische Werte sind, die beim Aufrufen übergeben wurden. 1. Die Positionsparameter müssen in der Reihenfolge übergeben werden, und eine falsche Reihenfolge führt zu Fehlern im Ergebnis. 2. Die Schlüsselwortparameter werden durch Parameternamen angegeben, die die Reihenfolge ?ndern und die Lesbarkeit verbessern k?nnen. 3. Die Standardparameterwerte werden zugewiesen, wenn sie definiert sind, um einen doppelten Code zu vermeiden. Variable Objekte sollten jedoch als Standardwerte vermieden werden. 4. Argumente und *KWARGs k?nnen die unsichere Anzahl von Parametern bew?ltigen und sind für allgemeine Schnittstellen oder Dekorateure geeignet, sollten jedoch mit Vorsicht verwendet werden, um die Lesbarkeit aufrechtzuerhalten.

Iteratoren sind Objekte, die __iter __ () und __next __ () Methoden implementieren. Der Generator ist eine vereinfachte Version von Iteratoren, die diese Methoden automatisch über das Keyword für Rendite implementiert. 1. Der Iterator gibt jedes Mal, wenn er als n?chstes anruft, ein Element zurück und wirft eine Ausnahme in der Stopperation aus, wenn es keine Elemente mehr gibt. 2. Der Generator verwendet Funktionsdefinition, um Daten auf Bedarf zu generieren, Speicher zu speichern und unendliche Sequenzen zu unterstützen. 3. Verwenden Sie Iteratoren, wenn Sie vorhandene S?tze verarbeiten, und verwenden Sie einen Generator, wenn Sie dynamisch Big Data oder faule Bewertung generieren, z. B. das Laden von Zeilen nach Zeile beim Lesen gro?er Dateien. Hinweis: Iterbare Objekte wie Listen sind keine Iteratoren. Sie müssen nach dem Erreichen des Iterators nach seinem Ende nachgebaut werden, und der Generator kann ihn nur einmal durchqueren.

Eine Klassenmethode ist eine Methode, die in Python über den @ClassMethod Decorator definiert ist. Sein erster Parameter ist die Klasse selbst (CLS), mit der auf den Klassenzustand zugreifen oder diese ?ndern wird. Es kann durch eine Klasse oder Instanz aufgerufen werden, die die gesamte Klasse und nicht auf eine bestimmte Instanz betrifft. In der Personklasse z?hlt beispielsweise die Methode show_count () die Anzahl der erstellten Objekte. Wenn Sie eine Klassenmethode definieren, müssen Sie den @classMethod Decorator verwenden und die ersten Parameter -CLS wie die Methode Change_var (new_value) benennen, um Klassenvariablen zu ?ndern. Die Klassenmethode unterscheidet sich von der Instanzmethode (Selbstparameter) und der statischen Methode (keine automatischen Parameter) und eignet sich für Fabrikmethoden, alternative Konstruktoren und die Verwaltung von Klassenvariablen. Gemeinsame Verwendungen umfassen:

Der Schlüssel zum Umgang mit der API -Authentifizierung besteht darin, die Authentifizierungsmethode korrekt zu verstehen und zu verwenden. 1. Apikey ist die einfachste Authentifizierungsmethode, die normalerweise in den Anforderungsheader- oder URL -Parametern platziert ist. 2. BasicAuth verwendet Benutzername und Kennwort für die Basis64 -Codierungsübertragung, die für interne Systeme geeignet ist. 3.. OAuth2 muss das Token zuerst über Client_id und Client_secret erhalten und dann das BearerToken in den Anforderungsheader bringen. V. Kurz gesagt, die Auswahl der entsprechenden Methode gem?? dem Dokument und das sichere Speichern der Schlüsselinformationen ist der Schlüssel.

Pythons MagicMethods (oder Dunder -Methoden) sind spezielle Methoden, um das Verhalten von Objekten zu definieren, die mit einem doppelten Unterstrich beginnen und enden. 1. Sie erm?glichen es Objekten, auf integrierte Operationen wie Addition, Vergleich, String-Darstellung usw. Zu reagieren; 2. Die gemeinsamen Anwendungsf?lle umfassen Objektinitialisierung und Darstellung (__init__, __Rep__, __str__), arithmetische Operationen (__add__, __sub__, __mul__) und Vergleichsoperationen (__EQ__, ___LT__); 3. Wenn Sie es verwenden, stellen Sie sicher, dass ihr Verhalten den Erwartungen entspricht. Zum Beispiel sollte __Rep__ Ausdrücke refitueller Objekte zurückgeben, und arithmetische Methoden sollten neue Instanzen zurückgeben. 4.. überbeanspruchte oder verwirrende Dinge sollten vermieden werden.

Pythons Müllsammlungsmechanismus verwaltet das Speicher automatisch durch Referenzz?hlung und periodische Müllsammlung. Die Kernmethode ist die Referenzz?hlung, die den Speicher sofort freigibt, wenn die Anzahl der Referenzen eines Objekts Null ist. Es kann jedoch keine kreisf?rmigen Referenzen verarbeiten, daher wird ein Müllsammlungsmodul (GC) eingeführt, um die Schleife zu erkennen und zu reinigen. Die Müllsammlung wird normalerweise ausgel?st, wenn die Referenzzahl w?hrend des Programmbetriebs abnimmt, die Allokations- und Freisetzungsdifferenz überschreitet den Schwellenwert oder wenn gc.collect () manuell bezeichnet wird. Benutzer k?nnen das automatische Recycling durch gc.disable () deaktivieren, gc.collect () manuell ausführen und Schwellenwerte anpassen, um die Kontrolle über GC.Set_Threshold () zu erreichen. Nicht alle Objekte nehmen am Loop -Recycling teil. Wenn Objekte, die keine Referenzen enthalten, durch Referenzz?hlung verarbeitet werden, ist es integriert

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