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來源丨網絡
介紹CleverCSV 是一個基于 Python 的庫，旨在提供比標准庫 csv 更智能和靈活的方法來處理 CSV 文件。該庫使用機器學習算法來探測 CSV 文件的正確撥號結構，從而解決不同 CSV 文件格式導致的讀取問題。它尤其適用于處理具有複雜結構或非標准分隔符的CSV文件。
安裝方式
安裝 CleverCSV 是一個簡單的過程，可以通過 Python 的包管理器 pip 來完成。打開你的終端或命令提示符，然後輸入以下命令：
pip install clevercsv確保你的 pip 版本是最新的，以避免任何與安裝有關的問題。
在安裝了 CleverCSV 之後，你可以如下方式使用它來讀取 CSV 文件：
導入必要的模塊：
import clevercsv使用 clevercsv.read_csv() 方法讀取文件，該方法將自動檢測分隔符和引號字符：
dataframe = clevercsv.read_csv("your_file.csv")如果你想要獲得更多控制，也可以使用 clevercsv.detect_dialect() 方法來先檢測 CSV 的撥號，然後將這個撥號用在標准的 csv.reader 中：
dialect = clevercsv.detect_dialect("your_file.csv")with open("your_file.csv", newline='') as csvfile: reader = csv.reader(csvfile, dialect=dialect)for row in reader: print(row)代碼示例由于 CleverCSV 主要是用來自動檢測和讀取 CSV 文件的，一個簡單的實例通常不會超過 150 行代碼。不過，爲了滿足要求，我們可以創建一個包含多個步驟的例子，這個例子將會:
生成一個複雜的 CSV 文件。
使用 CleverCSV 探測 CSV 撥號。
讀取 CSV 文件。
進行一些數據操作。
將修改後的數據寫回一個新的 CSV 文件。
這個過程會被分割成多個函數，每個函數將會處理一個步驟。
import clevercsvimport pandas as pdimport numpy as npimport os# 步驟 1: 生成一個複雜的 CSV 文件def generate_complex_csv(filename, rows=100): data = {"Column1": np.random.rand(rows),"Column2;Column3": np.random.choice(['a', 'b', 'c', 'd'], size=(rows, 2), replace=True).tolist(),"Column4": np.random.randint(0, 100, size=rows) } df = pd.DataFrame(data)# 將 "Column2;Column3" 分割成兩列，並合並回數據框 df[["Column2", "Column3"]] = pd.DataFrame(df["Column2;Column3"].tolist(), index=df.index) df.drop("Column2;Column3", axis=1, inplace=True)# 將數據寫到 CSV 文件中，使用 ";" 作爲分隔符 df.to_csv(filename, sep=';', index=False)# 步驟 2 和 3: 探測撥號並讀取 CSVdef read_csv_with_clevercsv(filename): dialect = clevercsv.detect_dialect(filename)return clevercsv.read_csv(filename, dialect=dialect)# 步驟 4: 進行一些數據操作def manipulate_data(df):# 假設操作是對 Column4 進行平方 df["Column4"] = df["Column4"] ** 2return df# 步驟 5: 將數據寫回 CSVdef write_data_to_csv(df, filename): df.to_csv(filename, index=False)# 主執行函數def main():# 設置文件名 input_filename = 'complex_data.csv' output_filename = 'processed_data.csv'# 生成 CSV generate_complex_csv(input_filename)# 讀取 CSV 文件 df = read_csv_with_clevercsv(input_filename) print("Original Data:") print(df.head())# 數據操作 manipulated_df = manipulate_data(df) print("\nManipulated Data:") print(manipulated_df.head())# 寫回新的 CSV 文件 write_data_to_csv(manipulated_df, output_filename)# 清理生成的文件 os.remove(input_filename) os.remove(output_filename)if __name__ == "__main__": main()總結CleverCSV 是一個非常有用的庫，它可以智能地處理多種格式的 CSV 文件，特別是在結構不規則或分隔符不一致的情況下。雖然 CleverCSV 不需要複雜的代碼來實現其基本功能，通過結合自定義的數據操作和處理流程，你仍然可以創建包含豐富邏輯的大型腳本。在處理未知或不規則的 CSV 數據時，CleverCSV 是一個值得嘗試的工具。
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