ビッグデータ時代の到来により、CSV ファイルは非常に重要なデータ交換形式になりました。日常のデータ処理では、一部のデータをフィルターで除外したり、一部のキーワードを置き換えたりするなど、CSV ファイルに対してカスタマイズされた処理を実行する必要があることがよくあります。 Python では、正規表現を使用してこれらのタスクを非常に簡単に実行できます。この記事では、Python 正規表現を使用して CSV ファイルを処理する方法を紹介します。
- CSV ファイルの読み取り
まず、CSV ファイルを読み取る必要があります。 Python では、csv モジュールを使用して CSV ファイルを簡単に読み取ることができます。
import csv
with open('data.csv', newline='') as csvfile:
reader = csv.reader(csvfile, delimiter=',', quotechar='"') for row in reader: print(', '.join(row))
上記のコードは、data.csv ファイルという名前の CSV を読み取ります。そしてその内容を一行ずつ出力します。パラメータ delimiter は区切り文字を指定し、quotechar は引用符を指定します。
- 正規表現を使用してデータをフィルタリングする
次に、正規表現を使用して CSV ファイル内のデータをフィルタリングできます。たとえば、最初の列に数字が含まれる行のみを選択できます。
import csv
import re
with open('data.csv', newline='') as csvfile:
reader = csv.reader(csvfile, delimiter=',', quotechar='"') for row in reader: if re.match(r'[0-9]+', row[0]): print(', '.join(row))
上記のコードは re モジュールを使用していますmatch 関数は、最初の列が数値であるすべての行を出力します。
- キーワードの置換
データのフィルタリングに加えて、正規表現を使用して CSV ファイル内のキーワードを置換することもできます。たとえば、apple で始まるすべての単語を orange に置き換えることができます。
import csv
import re
with open('data.csv', newline='') as csvfile:
reader = csv.reader(csvfile, delimiter=',', quotechar='"') for row in reader: row[0] = re.sub(r'^apple', 'orange', row[0]) print(', '.join(row))
上記のコードは re モジュールを使用していますサブ関数は、apple で始まるすべての単語を orange に置き換えます。
- CSV ファイルへの書き込み
最後に、処理したデータを CSV ファイルに書き込む必要があります。 Python では、csv モジュールを使用して CSV ファイルを記述することもできます。
import csv
data = [
['apple', 'banana', 'cherry'], ['dog', 'cat', 'mouse'], ['sun', 'moon', 'star']
]
with open('output.csv', 'w', newline='') as csvfile:
writer = csv.writer(csvfile, delimiter=',', quotechar='"', quoting=csv.QUOTE_MINIMAL) for row in data: writer.writerow(row)
上記のコードは、output.csv という名前の CSV ファイルにデータ リストを書き込みます。パラメーター delimiter と quotechar は CSV ファイルを読み取るためのパラメーターに相当し、quoting パラメーターは CSV ファイルの処理方法を指定します引用符。
要約すると、Python 正規表現を使用して CSV ファイルを処理するのは非常に簡単で便利です。正規表現を適切に使用することで、複雑な CSV ファイル処理タスクを簡単に実装できます。
以上がCSV ファイル処理に Python 正規表現を使用する方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

PythonとCは、メモリ管理と制御に大きな違いがあります。 1。Pythonは、参照カウントとガベージコレクションに基づいて自動メモリ管理を使用し、プログラマーの作業を簡素化します。 2.Cには、メモリの手動管理が必要であり、より多くの制御を提供しますが、複雑さとエラーのリスクが増加します。どの言語を選択するかは、プロジェクトの要件とチームテクノロジースタックに基づいている必要があります。

科学コンピューティングにおけるPythonのアプリケーションには、データ分析、機械学習、数値シミュレーション、視覚化が含まれます。 1.numpyは、効率的な多次元配列と数学的関数を提供します。 2。ScipyはNumpy機能を拡張し、最適化と線形代数ツールを提供します。 3. Pandasは、データ処理と分析に使用されます。 4.matplotlibは、さまざまなグラフと視覚的な結果を生成するために使用されます。

PythonまたはCを選択するかどうかは、プロジェクトの要件に依存するかどうかは次のとおりです。1)Pythonは、簡潔な構文とリッチライブラリのため、迅速な発展、データサイエンス、スクリプトに適しています。 2)Cは、コンピレーションと手動メモリ管理のため、システムプログラミングやゲーム開発など、高性能および基礎となる制御を必要とするシナリオに適しています。

Pythonは、データサイエンスと機械学習で広く使用されており、主にそのシンプルさと強力なライブラリエコシステムに依存しています。 1)Pandasはデータ処理と分析に使用され、2)Numpyが効率的な数値計算を提供し、3)SCIKIT-LEARNは機械学習モデルの構築と最適化に使用されます。これらのライブラリは、Pythonをデータサイエンスと機械学習に理想的なツールにします。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。


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