Python实现读取csv文件并进行排序

目录

• 前言
• 一、案例描述
• 二、代码讲解
• 三、完整代码

从本文开始，本系列将介绍python简单案例并进行代码展示，本文的案例是利用pandas库实现读取csv文件并按照列的从小到大进行排序。

前言

CSV 是什么？

CSV 文件最开始可能有人会误认为是 Excel 的一种文件格式，包括我还没了解过 CSV 文件之前，也一直认为 CSV 格式的文件就是 Excel 保存后的另一种文件格式，下面就简单介绍一下 CSV 到底是什么。

CSV （Comma-Separated Values） 是一种相对简单、通用的文件格式，通常叫做逗号分隔值，也有人叫它字符分隔值，因为分隔字符不一定是逗号。其文件是以纯文本的形式存储表格数据，相当于一个结构化表的纯文本形式。

CSV 通常应用在程序之间转移数据场景下使用，因为 CSV 存储的格式通用且简单，适合转换为其它数据格式。比如将数据库中的数据导出存储为 CSV 文件，再将 CSV 数据文件导入到其它程序，这样就轻松实现了程序与程序之间的数据交换。

再比如，使用 Python 写爬虫程序爬取某网站上的数据时，最开始，网站上的数据往往都是比较杂乱的，将爬取到的数据存储到 CSV 文件中，可以很方便地查看数据、修改数据。

CSV 通常可以使用 Excel 打开查看，也可以使用 Wndows 记事本程序打开，你也可以使用如 Notepad++、 Sublime 等编辑器打开，阅读到此，是不是觉得 CSV 非常灵活、实用了。

一、案例描述

scalars.csv是一个三列若干行的文件。第一列为Wall time，表示无用数据；第二列为Step，绘图时用于横轴；第三列为Value，绘图时用于纵轴。

读取scalars.csv第三列元素（Value）进行从小到大排序并绘制图像。

二、代码讲解

首先导入相应的库：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

read_csv用于读取csv文件，header指定列标题，usecols指定读取第二列和第三列（第二列作为横，第三列作为纵）。

sort_values用于进行排序，by指定要排序的名称；axis指定要排序的轴，默认为0即按行排序；ascending指定升序排列还是降序排列，默认为True表示升序，False指定降序排列即按照从大到小进行排序。

# 对scalars.csv第三列元素进行从大到小排序并绘制图像
txt=pd.read_csv('scalars.csv',header=0,usecols=[1,2])
# 按Value排序，默认升序,ascending=False指定降序排列即按照从大到小进行排序
txt2=txt.sort_values(by=["Value"],ascending=False)

最后绘制排序前和排序后的图像。

# 创建画布
plt.figure(figsize=(10,6),dpi=100)
# 排序前的图像
plt.plot(txt['Step'],txt['Value'])
# 显示图形
plt.show()
# 排序后的图像
plt.plot(txt['Step'],txt2['Value'])
# 显示图形
plt.show()

三、完整代码

完整代码如下：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt


# 对scalars.csv第三列元素进行从大到小排序并绘制图像
txt=pd.read_csv('scalars.csv',header=0,usecols=[1,2])
# 按Value排序，默认升序,ascending=False指定降序排列即按照从大到小进行排序
txt2=txt.sort_values(by=["Value"],ascending=True)


# 创建画布
plt.figure(figsize=(10,6),dpi=100)
# 排序前的图像
plt.plot(txt['Step'],txt['Value'])
# 显示图形
plt.show()
# 排序后的图像
plt.plot(txt['Step'],txt2['Value'])
# 显示图形
plt.show()

原文地址：https://blog.csdn.net/didi_ya/article/details/128955628