python處理大容量csv數(shù)據(jù) 操控excel,選擇Python還是vba?
操控excel,選擇Python還是vba?對于大量數(shù)據(jù),建議使用Python。VBA通常將數(shù)據(jù)存儲在內(nèi)存中。當(dāng)數(shù)據(jù)沒有分割,計算機(jī)配置不高時,會出現(xiàn)更多的卡。經(jīng)過數(shù)據(jù)處理后,如果內(nèi)存沒有釋放,電腦也
操控excel,選擇Python還是vba?
對于大量數(shù)據(jù),建議使用Python。VBA通常將數(shù)據(jù)存儲在內(nèi)存中。當(dāng)數(shù)據(jù)沒有分割,計算機(jī)配置不高時,會出現(xiàn)更多的卡。經(jīng)過數(shù)據(jù)處理后,如果內(nèi)存沒有釋放,電腦也會多用一卡通。VBA一般啟動兩個CPU核進(jìn)行數(shù)據(jù)計算,運(yùn)算效率較低?,F(xiàn)在微軟已經(jīng)停止了VBA的更新,建議大家學(xué)習(xí)python更方便。如果只操作excel,兩種學(xué)習(xí)難度相差不大,但是Python會有更好的發(fā)展空間
還有一種更方便的方法,那就是使用power Bi的三個組件進(jìn)行數(shù)據(jù)處理,使用power query進(jìn)行數(shù)據(jù)處理,使用PowerPivot進(jìn)行分析查看的優(yōu)勢數(shù)據(jù)可視化是指學(xué)習(xí)周期短,數(shù)據(jù)可以自動刷新,啟動速度較快。使用這種方法,效率可能比excel快,但速度仍然不如python快。當(dāng)然,為了長期的可持續(xù)性,建議大家學(xué)習(xí)Python,但是起步周期會比較長
CSV模塊是Python的標(biāo)準(zhǔn)庫,它是專門用來處理CSV文件的,可以快速完成CSV文件的讀寫,下面讓我簡單介紹一下這個模塊的使用方法實驗環(huán)境win10python3.6pycharm2018,主要內(nèi)容如下:
2。然后使用CSV模塊讀取CSV文件。測試代碼如下:首先使用open函數(shù)打開CSV文件,然后使用reader函數(shù)讀取文件內(nèi)容,最后循環(huán)打印出來。在這里,你也可以使用next函數(shù)逐行讀取CSV文件的內(nèi)容,但是速度比較慢:
點擊運(yùn)行程序,截圖如下,已經(jīng)成功讀取了CSV文件的內(nèi)容:
這里非常簡單,構(gòu)造一個列表,然后創(chuàng)建一個CSV文件,直接寫數(shù)據(jù),測試代碼如下,非常容易理解:
程序截圖如下,已經(jīng)成功創(chuàng)建了CSV文件并寫入數(shù)據(jù):
到目前為止,我們已經(jīng)完成了使用Python的CSV模塊讀寫CSV文件。一般來說,整個過程非常簡單,只要你有一定的Python基礎(chǔ),熟悉上面的代碼和例子,調(diào)試程序幾次,你很快就能掌握,當(dāng)然,你也可以用熊貓來讀寫CSV文件,代碼量少,而且處理起來比較方便。網(wǎng)上還有相關(guān)的資料和教程,介紹非常詳細(xì),如果你有興趣,可以搜索一下,希望上面分享的內(nèi)容能對你有所幫助,歡迎你添加評論和評論。
python怎么用csv處理文件?
您好,根據(jù)您的需要,分析顯示您只需要獲取CSV文件的新行信息。在這里,我編寫了一些代碼來幫助您獲得CSV文件的新行信息。至于在行中獲取一些列進(jìn)行分析,這不在討論的范圍內(nèi)。我的想法是這樣的。
我們使用循環(huán)來確定CSV文件是否已被修改。如果它被修改了,我們將確定它是新行、刪除行還是修改行。如果是新線,我們會得到新線的信息。如果沒有,我們就跳過它。得到它之后要做什么取決于你慢慢地添加代碼。
所以,代碼如下,是用Python 3編寫的
謝謝閱讀!如果有更好的辦法,歡迎咨詢
如何用python去處理一個csv文件,這個文件一直在被寫入數(shù)據(jù)?
導(dǎo)入csvwith open(“1.csv”,“r”)作為csvfile:data=csvfile.readlines文件()數(shù)據(jù)中d的total={}: uk,v=d.split(“,”)if總計.get(k) 哦!=無:總計[k]=int(v)否則:總計[k]=int(v)表示k,v表示in總計.items():Print(k,“t”,V)
如何用python處理csv數(shù)據(jù)?
如果列是存儲在文本中的數(shù)字,則讀取。讀取CSV后,建議不要使用map,而是直接使用map結(jié)構(gòu)切片(0,5)是panda內(nèi)置的文本處理功能。右