交换 CSV 文件中的列答案

【问题标题】：Interchanging columns in a CSV file交换 CSV 文件中的列
【发布时间】：2016-10-25 22:49:16
【问题描述】：

我有一个 csv 文件，我需要更改列索引。我当前的文件是

A   B   C   D   E   F   G
1   0   0.5 5   1   7   6
2   0   0.6 4   0   7   6
3   0   0.7 3   1   7   6
4   0   0.8 2   0   7   6

但我需要它：

D   F   G   A   B   C   E
5   7   6   1   0   0.5 1
4   7   6   2   0   0.6 0
3   7   6   3   0   0.7 1
2   7   6   4   0   0.8 0

这只是一个测试用例。我有一个包含 1000 多列的文件。谢谢

【问题讨论】：

标签： python python-2.7 numpy pandas

【解决方案1】：

使用 csv.DictReader csv.DictWriter。

import csv
with open('names_in.csv') as csvin, open('names_out.csv', 'w') as csvout:
     reader = csv.DictReader(csvin)
     writer = csv.DictWriter(csvout, fieldnames=["D", "F", "G", "A", "B","C", "E"])
     for row in reader:
        writer.writerow(row)

只需确保字段名与输入文件中的字段匹配即可。您只需复制reader.fieldnames 并重新排列即可。

【讨论】：

这有效，但仅适用于小文件。在具有一千列的文件中，不可能写下所有列名。有更好的方法吗？假设我想在 1000 列文件中将最后 10 列放在前面。应该采用什么方法？
@DigantaBharali 您可以以编程方式执行此操作，复制 reader.fieldnames 这是一个包含所有列名的列表，然后按照您的意愿排列它old_column = reader.fieldnames ; new_column = old_column[-10:0] + old_column[0:-10]

【解决方案2】：

您可以使用pandas.read_csv 读取您的文件，然后重新排列列并使用to_csv 重写您的文件：

import pandas as pd

df = pd.read_csv(your_file)

ncols = 3

cols = df.columns[-ncols:].tolist() + df.columns[:-ncols].tolist()

df[cols].to_csv(your_file)

或一行：

(pd.read_csv(your_file)
        [df.columns[-ncols:].tolist() + df.columns[:-ncols].tolist()]
   .to_csv(your_file, index=False)
)

演示：

In [12]: ncols = 3

In [13]: cols = df.columns[-ncols:].tolist() + df.columns[:-ncols].tolist()

In [14]: cols
Out[14]: ['E', 'F', 'G', 'A', 'B', 'C', 'D']

In [15]: df
Out[15]:
   A  B    C  D  E  F  G
0  1  0  0.5  5  1  7  6
1  2  0  0.6  4  0  7  6
2  3  0  0.7  3  1  7  6
3  4  0  0.8  2  0  7  6

In [16]: df[cols]
Out[16]:
   E  F  G  A  B    C  D
0  1  7  6  1  0  0.5  5
1  0  7  6  2  0  0.6  4
2  1  7  6  3  0  0.7  3
3  0  7  6  4  0  0.8  2

【讨论】：

这有效，但仅适用于小文件。在具有一千列的文件中，不可能写下所有列名。有没有更好的办法？
您是否有定义重新索引列的方式的规则？
不。我只想插入最后 5 列，例如 column no: 997,998,999,1000 到第 1、2、3 和 4 位，并将所有其他列向右移动。
@DigantaBharali，请不要低估 pandas - 它是一个非常强大的工具。我在 ysearka 的回答中添加了一个如何动态完成的示例。我想如果你的问题更具体一些，ysearka 会给你一个简洁的答案。
@MaxU，我从来没有低估过熊猫。我爱上了它。只是我是 python 和 pandas 的新手。所以我往往会在这里和那里卡住。您能否指导我了解与此相关的任何文件。