スペース区切りのファイルをCSVに変換する

Question

私は表形式のデータを含むテキストファイルを持っています。私がする必要があるのは、スペース区切りの代わりにカンマ区切りの新しいテキストファイルに書き込む作業を自動化し、既存のデータからいくつかの列を抽出し、列の順序を変更することです。

これは、元のデータの最初の4行の抜粋である：ここで

 
Number of rows: 8542 
Algorithm |Date |Time |Longitude |Latitude |Country  
1 2000-01-03 215926.688 -0.262 35.813 Algeria 
1 2000-01-03 215926.828 -0.284 35.817 Algeria 

は、私が最終的に何をしたいです：これにアプローチする方法について

 
Longitude,Latitude,Country,Date,Time 
-0.262,35.813,Algeria,2000-01-03,215926.688 

任意のヒント？

Answer 1

ファイルはスペースではなくタブで区切られていると思います。どんなバグは練習として、あなたのために残され、このコードはテストされ

input_file = open('some_tab_separated_file.txt', 'r') 
output_file = open('some_tab_separated_file.csv', 'w') 
input_file.readline() # skip first line 
for line in input_file: 
    (a, date, time, lon, lat, country) = line.strip().split('\t') 
    output_file.write(','.join([lon, lat, country, date, time]) + '\n') 
input_file.close() 
output_file.close() 

：

もしそうなら、あなたのような何かを試すことができます。

Answer 2

str.split()引数を指定しない場合は、任意の長さの空白で分割されます。 operator.itemgetter()は複数の引数を取り、タプルを返します。

Answer 3

csvモジュールと' 'の区切り文字を持つリーダーを使用してデータを読み込み、同じモジュールのライター（コンマ区切り文字付き）を使用して出力を生成することができます。

実際、the first example in the csv module documentationはdelimiter=' 'を使用します。

あなたはDictReader/DictWriterを使用して、コンストラクタ内の列の順序を指定することができます（fieldnamesリスト：あなたは再オーダーしたい場合は、リーダ/ライタに異なる）を出力するためのエントリあなたが望むためです。

（あなたが出力を生成するとき、あなたの最初の2行を無視/スキップする必要があるかもしれません。）

編集：ここでは

がマルチワード国名に対処するための一例である：

import cStringIO 
import csv 

f = cStringIO.StringIO("""A B C 
1 2 Costa Rica 
3 4 Democratic Republic of the Congo 
""") 

r = csv.DictReader(f, delimiter=' ', restkey='rest') 
for row in r: 
    if row.get('rest'): 
     row['C'] += " %s" % (" ".join(row['rest'])) 
    print 'A: %s, B: %s, C: %s' % (row['A'], row['B'], row['C']) 

restkey=を使用して、残りの内容（ここではrestkey='rest'）の値であるdictエントリを連結します。このプリントは：

A: 1, B: 2, C: Costa Rica 
A: 3, B: 4, C: Democratic Republic of the Congo 

Answer 4

私は重要なアイデアは、あなたが区切り文字@Paulo Scardineとして「\ tを」を使用しなければならないということですね。

私は、pandasが列データを処理するための非常に優れたライブラリであると付け加えたいと思います。

>>> src = 'path/to/file' 
>>> dest = 'path/to/dest_csv' 
>>> column_names = ['names', 'of', 'columns'] 

>>> df = pd.read_csv(src, delimiter='\t', names=column_names) 

# Do something in pandas if you need to 

>>> df.to_csv(dest, index=False, sep = ';')