我正在處理來自多個服務器的數據并為每個服務器生成一個 CSV 文件。我已設法將所有服務器的數據編譯到一個文件中，合并文件的數據如下所示-Description,dc1pp1sellv01,dc1pp2sellv01,dc2pp1sellv011.1 Database Placement,PASSED,PASSED,PASSED1.2 Use dedicated least privilaged account,PASSED,PASSED,PASSED1.3 Diable MySQL history,PASSED,PASSED,FAILED2.1 Ensure old passwords is set to 1,PASSED,DEPRICATED,NA上述文件中的每個服務器列都可以有結果值，以下之一 -[“通過”、“失敗”、“異?！?、“不適用”、“已棄用”]我想從上面的 CSV 文件中計算結果并創建一個如下所示的數據集Description,dc1pp1sellv01,dc1pp2sellv01,dc2pp1sellv01,PASSED,FAILED,EXCEPTION,NA,DEPRECATED1.1 Database Placement,PASSED,PASSED,PASSED,3,0,0,0,01.2 Use dedicated least privilaged account,PASSED,PASSED,PASSED,3,0,0,0,01.3 Diable MySQL history,PASSED,PASSED,FAILED,2,1,0,0,02.1 Ensure old passwords is set to 1,PASSED,DEPRICATED,NA,1,0,0,1,1
2 回答
蕪湖不蕪
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這是一個建議（相當冗長以突出顯示正在發生的事情）：
import csv
events = ["PASSED", "FAILED", "EXCEPTION", "NA", "DEPRECATED"]
# Open files
with open('data.csv', 'r') as csv_in, open('data_out.csv', 'w') as csv_out:
# Initialize csv-reader and -writer
csv_reader, csv_writer = csv.reader(csv_in), csv.writer(csv_out)
# Process header
line_in = next(csv_reader)
line_out = line_in + events
csv_writer.writerow(line_out)
# Process data
for line_in in csv_reader:
line_out = line_in
for event in events:
line_out += [sum(1 if event == entry else 0
for entry in line_in[1:])]
csv_writer.writerow(line_out)
我假設您的數據位于名為data.csv. 你必須調整這一點。我希望它能起作用...
PS：您的示例數據中有拼寫錯誤：DEPRICATED應該是DEPRECATED。這會導致非預期的輸出。
沒有不必要的輔助變量的更緊湊的版本將如下所示：
import csv
events = ["PASSED", "FAILED", "EXCEPTION", "NA", "DEPRECATED"]
with open('data.csv', 'r') as fin, open('data_out.csv', 'w') as fout:
in_, out = csv.reader(fin), csv.writer(fout)
out.writerow(next(in_) + events)
out.writerows(line + [sum(1 if event == entry else 0 for entry in line[1:])
for event in events]
for line in in_)
寶慕林4294392
TA貢獻2021條經驗 獲得超8個贊
您可以使用Counter來計算特定單詞的出現次數。假設您已經打開.csv文件并存儲在字符串中input：您可以執行以下操作：
from collections import Counter
res_values = ("PASSED", "FAILED", "EXCEPTION", "NA", "DEPRECATED")
input = ("Description,dc1pp1sellv01,dc1pp2sellv01,dc2pp1sellv01\n"
? ? ? ? ?"1.1 Database Placement,PASSED,PASSED,PASSED\n"
? ? ? ? ?"1.2 Use dedicated least privilaged account,PASSED,PASSED,PASSED\n"
? ? ? ? ?"1.3 Diable MySQL history,PASSED,PASSED,FAILED\n"
? ? ? ? ?"2.1 Ensure old passwords is set to 1,PASSED,DEPRICATED,NA")
print('\n'.join(
? ? [line + ',' + ','.join(
? ? ? ? [str(Counter(line.split(','))[res])
? ? ? ? ?if i != 0
? ? ? ? ?else res
? ? ? ? ?for res in res_values]
? ? )
? ? ?for i, line in enumerate(input.split('\n'))]))
我使用列表理解來更好地優化流程（因為文件可能非常大），但這里有另一個更清晰的代碼，它執行完全相同的操作：
split = input.split('\n')? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? # Split the input line by line
for i, line in enumerate(split):? ? ? ? ? ? ? ?# For each line of the input
? ? if i == 0:? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?# Write full result name (for the first line)
? ? ? ? split[i] += ',' + ','.join(res_values)
? ? else:? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? # Count and write result occurrences
? ? ? ? counts = Counter(line.split(','))
? ? ? ? for res in res_values:
? ? ? ? ? ? split[i] += ',' + str(counts[res])
print('\n'.join(split))? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? # Join the full string
我提出了一個準備執行的解決方案，但出于優化目的，逐行讀取文件當然比將其存儲在像這里這樣的字符串變量中更好。
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