Python 如何通过将行中的数据值更改为列来对 csv 数据进行排序

此解决方案假设来自API的响应已经保存到CSV文件中，格式如第一个截图所示.我用的是csv模块中的csv.DictReader和csv.DictWriter.

在开始之前，我们先使用以下命令导入csv:

import csv

让我们首先创建一个函数，将DATA_DT处理成所需的格式

def get_datetime(value: str):
    # returns year, month, day, time (hh:mm:ss), in that order
    # assumes string length is 14 and has format 'YYYYMMDDhhmmss'
    y, m, d = value[0:4], value[4:6], value[6:8]
    t = ':'.join([value[8:10], value[10:12], value[12:14]])
    return y, m, d, t

一本百人词典:

item_dict = {'1': 'SO2', '3': ...}  # please fill this yourself

和CSV DictWriter所需的标头列表:

headers = ['Location', 'Year', 'Month', 'Day', 'Time (24h)', 'Station No.',
           'SO2', 'NO2', 'CO', 'O3', 'PM10', 'PM2.5', 'Meter Status']

我们打开CSV文件并将其读入列表raw_data(请填写文件名).raw_data的每一个元素都是一个词典:

with open(r'filepath\filename.csv') as file:
    raw_data = list(csv.DictReader(file))

我们现在创建一个空的dict data，然后遍历raw_data，处理其数据并将其写入dict(在必要的位置添加注释):

data = {}

for rec in raw_data:
    loc = rec['LOC_CODE']
    if loc not in data:
        data[loc] = dict.fromkeys(headers, '')
    
    # rec is from old data, record is for the new data
    record = data[loc]
    
    if not record['Year']:
        # assumed that date & time for a location is same for all ITEM_CODE
        (record['Year'],
        record['Month'],
        record['Day'],
        record['Time (24h)']
        ) = get_datetime(rec['DATA_DT'])
    
    record['Station No.'] = rec['DATA_STATE']
    record['Meter Status'] = rec['DATA_NOVER']
    # for the readings we get the apt key using item_dict
    record[item_dict[rec['ITEM_CODE']]] = rec['DATA_VALUE']

最后，我们按照csv.DictWriter期望的方式将data中的所有记录排列到一个dict的列表中，并将其写入输出CSV文件(请自己填写文件名):

records = [{**v, 'Location': k} for k, v in data.items()]

with open(r'filepath\newfilename.csv', 'w') as file:
    writer = csv.DictWriter(file, fieldnames=headers, lineterminator='\n')
    writer.writeheader()
    writer.writerows(records)

(您的表中没有值的所有ITEM_CODE将在创建的CSV中显示一个空单元格)

当然，您必须根据您的需求调整此代码-如果您希望它不删除CSV please中的现有数据，请将模式从'w'更改为'a'或'r+'，并相应地修改代码的数据编写部分.同样，如果您想要按日期或按降序对数据进行排序，请在开始之前执行相同的操作.

我应该将所有代码合并为一个代码，还是留给读者，在下面发表 comments ……；P