csvkit 技术文档
2024-12-25 05:39:38作者:邵娇湘
1. 安装指南
1.1 系统要求
- Python 2.7, 3.4, 3.5, 3.6, 3.7, 3.8, 3.9 或 3.10
- 支持的操作系统:Linux, macOS, Windows
1.2 安装步骤
1.2.1 使用 pip 安装
pip install csvkit
1.2.2 使用 Conda 安装
conda install -c conda-forge csvkit
1.2.3 从源码安装
- 克隆仓库:
git clone https://github.com/wireservice/csvkit.git - 进入目录:
cd csvkit - 安装依赖:
pip install -r requirements.txt - 安装 csvkit:
python setup.py install
2. 项目使用说明
2.1 基本功能
csvkit 是一套用于转换和处理 CSV 文件的命令行工具,支持多种操作,如数据转换、列选择、排序、过滤等。
2.2 常用命令
2.2.1 将 Excel 文件转换为 CSV
in2csv data.xls > data.csv
2.2.2 将 JSON 文件转换为 CSV
in2csv data.json > data.csv
2.2.3 打印 CSV 文件的列名
csvcut -n data.csv
2.2.4 选择特定列
csvcut -c column_a,column_c data.csv > new.csv
2.2.5 重新排序列
csvcut -c column_c,column_a data.csv > new.csv
2.2.6 查找匹配的行
csvgrep -c column_a -m "search_term" data.csv > filtered.csv
3. 项目 API 使用文档
3.1 命令行工具
csvkit 提供了一系列命令行工具,每个工具都有其特定的功能:
in2csv: 将其他格式的文件转换为 CSV。csvcut: 选择或重新排序 CSV 文件的列。csvgrep: 根据条件过滤 CSV 文件的行。csvjoin: 合并多个 CSV 文件。csvsort: 对 CSV 文件进行排序。csvstack: 将多个 CSV 文件堆叠在一起。csvformat: 格式化 CSV 文件。csvjson: 将 CSV 文件转换为 JSON。csvlook: 以表格形式查看 CSV 文件。csvsql: 对 CSV 文件执行 SQL 查询。csvstat: 统计 CSV 文件的列信息。
3.2 常用参数
--snifflimit: 设置 CSV 格式嗅探的字节数限制。--no-inference: 禁用类型推断。-c: 指定要操作的列。-m: 指定匹配模式。
4. 项目安装方式
4.1 使用 pip 安装
pip install csvkit
4.2 使用 Conda 安装
conda install -c conda-forge csvkit
4.3 从源码安装
- 克隆仓库:
git clone https://github.com/wireservice/csvkit.git - 进入目录:
cd csvkit - 安装依赖:
pip install -r requirements.txt - 安装 csvkit:
python setup.py install
通过以上步骤,您可以顺利安装并使用 csvkit 进行 CSV 文件的处理和转换。
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