Rows 是一个专门用于操作表格的第三方Python模块。
只要通过 Rows 读取 csv 文件,她就能生成可以被计算的 Python 对象。
相比于 pandas 的 pd.read_csv, 我认为 Rows 的优势在于其易于理解的计算语法和各种方便的导出和转换语法。它能非常方便地提取pdf中的文字、将csv转换为sqlite文件、合并csv等,还能对csv文件执行sql语法,还是比较强大的。
当然,它的影响力肯定没有 Pandas 大,不过了解一下吧,技多不压身。
1.准备
开始之前,你要确保Python和pip已经成功安装在电脑上,如果没有,可以访问这篇文章:超详细Python安装指南 进行安装。
**(可选1) **如果你用Python的目的是数据分析,可以直接安装Anaconda:Python数据分析与挖掘好帮手—Anaconda,它内置了Python和pip.
**(可选2) **此外,推荐大家用VSCode编辑器,它有许多的优点:Python 编程的最好搭档—VSCode 详细指南。
请选择以下任一种方式输入命令安装依赖 :
- Windows 环境 打开 Cmd (开始-运行-CMD)。
- MacOS 环境 打开 Terminal (command+空格输入Terminal)。
- 如果你用的是 VSCode编辑器 或 Pycharm,可以直接使用界面下方的Terminal.
pip install rows
2.基本使用
通过下面这个小示例,你就能知道Rows的基本使用方法。
假设我们有这样的一个csv表格数据:
state,city,inhabitants,area
AC,Acrelândia,12538,1807.92
AC,Assis Brasil,6072,4974.18
AC,Brasiléia,21398,3916.5
AC,Bujari,8471,3034.87
AC,Capixaba,8798,1702.58
[...]
RJ,Angra dos Reis,169511,825.09
RJ,Aperibé,10213,94.64
RJ,Araruama,112008,638.02
RJ,Areal,11423,110.92
RJ,Armação dos Búzios,27560,70.28
[...]
如果我们想要找出 state 为 RJ 并且人口大于 500000 的城市,只需要这么做:
import rows
cities = rows.import_from_csv("data/brazilian-cities.csv")
rio_biggest_cities = [
city for city in cities
if city.state == "RJ" and city.inhabitants > 500000
]
for city in rio_biggest_cities:
density = city.inhabitants / city.area
print(f"{city.city} ({density:5.2f} ppl/km²)")
和 Pandas 很像,但是语法比 Pandas 简单,整个模块也比 Pandas 轻量。
如果你想要自己新建一个"表格", 你可以这么写:
from collections import OrderedDict
from rows import fields, Table
country_fields = OrderedDict([
("name", fields.TextField),
("population", fields.IntegerField),
])
countries = Table(fields=country_fields)
countries.append({"name": "Argentina", "population": "45101781"})
countries.append({"name": "Brazil", "population": "212392717"})
countries.append({"name": "Colombia", "population": "49849818"})
countries.append({"name": "Ecuador", "population": "17100444"})
countries.append({"name": "Peru", "population": "32933835"})
然后你可以迭代它:
for country in countries:
print(country)
# Result:
# Row(name='Argentina', population=45101781)
# Row(name='Brazil', population=212392717)
# Row(name='Colombia', population=49849818)
# Row(name='Ecuador', population=17100444)
# Row(name='Peru', population=32933835)
# "Row" is a namedtuple created from `country_fields`
# We've added population as a string, the library automatically converted to
# integer so we can also sum:
countries_population = sum(country.population for country in countries)
print(countries_population) # prints 357378595
还可以将此表导出为 CSV 或任何其他支持的格式:
# 公众号:Python实用宝典
import rows
rows.export_to_csv(countries, "some-LA-countries.csv")
# html
rows.export_to_html(legislators, "some-LA-countries.csv")
从字典导入到rows对象:
import rows
data = [
{"name": "Argentina", "population": "45101781"},
{"name": "Brazil", "population": "212392717"},
{"name": "Colombia", "population": "49849818"},
{"name": "Ecuador", "population": "17100444"},
{"name": "Peru", "population": "32933835"},
{"name": "Guyana", }, # Missing "population", will fill with `None`
]
table = rows.import_from_dicts(data)
print(table[-1]) # Can use indexes
# Result:
# Row(name='Guyana', population=None)
3.命令行工具
除了写Python代码外,你还可以直接使用Rows的命令行工具,下面介绍几个可能会经常被用到的工具。
读取pdf文件内的文字并保存为文件:
# 需要提前安装: pip install rows[pdf]
URL="http://www.imprensaoficial.rr.gov.br/app/_edicoes/2018/01/doe-20180131.pdf"
rows pdf-to-text $URL result.txt # 保存到文件 显示进度条
rows pdf-to-text --quiet $URL result.txt # 保存到文件 不显示进度条
rows pdf-to-text --pages=1,2,3 $URL # 输出三页到终端
rows pdf-to-text --pages=1-3 $URL # 输出三页到终端(使用 - 范围符)
将csv转化为sqlite:
rows csv2sqlite
--dialect=excel
--input-encoding=latin1
file1.csv file2.csv
result.sqlite
合并多个csv文件:
rows csv-merge
file1.csv file2.csv.bz2 file3.csv.xz
result.csv.gz
对csv执行sql搜索:
# needs: pip install rows[html]
rows query
"SELECT * FROM table1 WHERE inhabitants > 1000000"
data/brazilian-cities.csv
--output=data/result.html
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