透视(Pivot)是一种数据转换技术,它可以将数据从一种格式转换为另一种格式,以便更容易地进行分析。CSV(Comma-Separated Values)是一种常见的数据交换格式,通常用于存储表格数据。
透视操作通常分为两种类型:
透视操作广泛应用于数据分析和报表生成,特别是在处理大量表格数据时。
在不使用Pandas的情况下,可以使用Python内置的csv
模块和collections
模块来实现透视操作。以下是一个示例代码:
import csv
from collections import defaultdict
def pivot_csv(input_file, output_file, key_col, pivot_col, value_col):
# 读取CSV文件并创建透视表
pivot_table = defaultdict(lambda: defaultdict(int))
with open(input_file, 'r') as csvfile:
reader = csv.DictReader(csvfile)
for row in reader:
key = row[key_col]
pivot_value = row[pivot_col]
value = int(row[value_col])
pivot_table[key][pivot_value] += value
# 将透视表写入新的CSV文件
with open(output_file, 'w', newline='') as csvfile:
fieldnames = ['Key'] + list(pivot_table[next(iter(pivot_table))].keys())
writer = csv.DictWriter(csvfile, fieldnames=fieldnames)
writer.writeheader()
for key, values in pivot_table.items():
row = {'Key': key}
row.update(values)
writer.writerow(row)
# 示例用法
pivot_csv('input.csv', 'output.csv', 'KeyColumn', 'PivotColumn', 'ValueColumn')
csv.DictReader
读取CSV文件,将每一行转换为字典。defaultdict
创建一个嵌套的字典结构,用于存储透视后的数据。通过这种方式,可以在不使用Pandas的情况下实现CSV文件的透视操作,并保留键列。
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