csvkit 技术文档

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

1. 克隆仓库：

   git clone https://github.com/wireservice/csvkit.git
   

2. 进入目录：

   cd csvkit
   

3. 安装依赖：

   pip install -r requirements.txt
   

4. 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

1. 克隆仓库：

   git clone https://github.com/wireservice/csvkit.git
   

2. 进入目录：

   cd csvkit
   

3. 安装依赖：

   pip install -r requirements.txt
   

4. 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。