Значения группы Python в 2-м списке из CSV - PullRequest
Новая
       18

Значения группы Python в 2-м списке из CSV

0 голосов
/ 11 октября 2018

У меня есть следующий CSV 

BBCP1,Grey,2140,805EC0FFFFE2,0000000066
BBCP1,Test,2150,805EC0FFFFE2,0000000066
BBCP1,Test,2151,805EC0FFFFE1,0000000066
BBCP1,Centre,2141,805EC0FFFFE3,000000077
BBCP1,Yellow,2142,805EC0FFFFE3,000000077
BBCP1,Purple,2143,805EC0FFFFE3,000000077
BBCP1,Green,2144,805EC0FFFFE3,000000077
BBCP1,Pink,2145,805EC0FFFFE3,000000077

Я читаю эти данные, используя 

data = list(csv.reader(open(csvFile)))

Я хочу превратить эти данные в 2-мерный массив или эквивалентный и сгруппировать по значению в 4-м столбце (MAC-адрес), с сохранением порядка , в котором они были в исходном списке.Так что это выглядело бы как 

[(BBCP1,Grey,2140,805EC0FFFFE2,0000000066),(BBCP1,Test,2150,805EC0FFFFE2,0000000066)],
[(BBCP1,Test,2151,805EC0FFFFE1,0000000066)],
[(BBCP1,Centre,2141,805EC0FFFFE3,000000077),
(BBCP1,Yellow,2142,805EC0FFFFE3,000000077),
(BBCP1,Purple,2143,805EC0FFFFE3,000000077),
(BBCP1,Green,2144,805EC0FFFFE3,000000077),
(BBCP1,Pink,2145,805EC0FFFFE3,000000077)]

Надеюсь, я правильно отобразил массив, и это имеет смысл.

Затем мне нужно зациклить массивы для вывода данных в файл.Который я почти уверен, что я в порядке с вложенным циклом.

Заранее благодарен за любую помощь

Ответы [ 2 ]

0 голосов
/ 11 октября 2018

привет, я использовал pandas и groupby, чтобы решить проблему.Надеюсь, это поможет !! 

data = pd.read_csv('data.txt', header=None)
data.columns = ['A','B','C','D','E'] # random names to the column

def check(data):
    data_item = []
    for index,item in data.iterrows():
        data_item.append(item.tolist()))
    return data_item   

grouped_data = data.groupby('D',sort=False).apply(check)

for data in grouped_data:
    print(data)

Вывод # сохранение порядка 

[['BBCP1', 'Grey', 2140, '805EC0FFFFE2', 66], ['BBCP1', 'Test', 2150, '805EC0FFFFE2', 66]]
[['BBCP1', 'Test', 2151, '805EC0FFFFE1', 66]]
[['BBCP1', 'Centre', 2141, '805EC0FFFFE3', 77], ['BBCP1', 'Yellow', 2142, '805EC0FFFFE3', 77], ['BBCP1', 'Purple', 2143, '805EC0FFFFE3', 77], ['BBCP1', 'Green', 2144, '805EC0FFFFE3', 77], ['BBCP1', 'Pink', 2145, '805EC0FFFFE3', 77]]
0 голосов
/ 11 октября 2018

используйте defaultdict для группировки данных (groupby потребует сортировки и будет неэффективным / уничтожит порядок), затем напечатает отсортированные значения словаря (сортировка на самом деле не нужна, это просто для стабилизации вывода): 

import csv,collections

d = collections.defaultdict(list)

for row in csv.reader(txt):
    mac_address = row[3]
    d[mac_address].append(row)

print(sorted(d.values()))

, что приводит к: 

[[['BBCP1', 'Centre', '2141', '805EC0FFFFE3', '000000077'],
  ['BBCP1', 'Yellow', '2142', '805EC0FFFFE3', '000000077'],
  ['BBCP1', 'Purple', '2143', '805EC0FFFFE3', '000000077'],
  ['BBCP1', 'Green', '2144', '805EC0FFFFE3', '000000077'],
  ['BBCP1', 'Pink', '2145', '805EC0FFFFE3', '000000077']],
 [['BBCP1', 'Grey', '2140', '805EC0FFFFE2', '0000000066'],
  ['BBCP1', 'Test', '2150', '805EC0FFFFE2', '0000000066']],
 [['BBCP1', 'Test', '2151', '805EC0FFFFE1', '0000000066']]]

сортировке по ключу (MAC-адресу): 

values = [v for _,v in sorted(d.items())]

выход: 

[[['BBCP1', 'Test', '2151', '805EC0FFFFE1', '0000000066']],
 [['BBCP1', 'Grey', '2140', '805EC0FFFFE2', '0000000066'],
  ['BBCP1', 'Test', '2150', '805EC0FFFFE2', '0000000066']],
 [['BBCP1', 'Centre', '2141', '805EC0FFFFE3', '000000077'],
  ['BBCP1', 'Yellow', '2142', '805EC0FFFFE3', '000000077'],
  ['BBCP1', 'Purple', '2143', '805EC0FFFFE3', '000000077'],
  ['BBCP1', 'Green', '2144', '805EC0FFFFE3', '000000077'],
  ['BBCP1', 'Pink', '2145', '805EC0FFFFE3', '000000077']]]
...