Hirdetés
- Luck Dragon: Asszociációs játék. :)
- hcl: Amúgy mi a terv?
- Geri Bátyó: Agglegénykonyha különkiadás – Bors
- koxx: A bajnokok egere? Lamzu Maya Champions Edition 8K gamer egér
- sziku69: Szólánc.
- sziku69: Fűzzük össze a szavakat :)
- Real Racing 3 - Freemium csoda
- GoodSpeed: Te hány éves vagy?
- Sub-ZeRo: Euro Truck Simulator 2 & American Truck Simulator 1 (esetleg 2 majd, ha lesz) :)
- eBay-es kütyük kis pénzért
Új hozzászólás Aktív témák
-
#82595328
törölt tag
válasz
#82595328
#634
üzenetére
Köszönöm az eddigi segítséget. Eljutottam a fájlba írásig. Itt viszont olyan gondom van, hogy adott egy lista:
[[['Kis', '2015/1', '2015-01-02', '2016-01-10', 1000, 37, 1651], ['Nagy', '2015/2', '2016-02-02', '2016-02-06', 50000, 44, 2159], ['Törpe', '2015/3', '2016-03-03', '2016-04-08', 500000, 346, 197]]Ezt fájlba írtam az alábbi paranccsal:
with codecs.open('kesz.csv','w',encoding='utf-8') as f:
for i in range(len(lista)):
f.write((str(lista)+'\n'))Ez majdnem jó is lenne, csak ezt kapom:
['Kis', '2015/1', '2015-01-02', '2016-01-10', 1000, 37, 1651]
['Nagy', '2015/2', '2016-02-02', '2016-02-06', 50000, 44, 2159]
['Törpe', '2015/3', '2016-03-03', '2016-04-08', 500000, 346, 197]Viszont ezt szeretném. Az se baj, ha ',' helyett tab van.
Kis, 2015/1, 2015-01-02, 2016-01-10, 1000, 37, 1651
Nagy, 2015/2, 2016-02-02, 2016-02-06, 50000, 44, 2159
Törpe, 2015/3, 2016-03-03, 2016-04-08, 500000, 346, 197 -
cousin333
addikt
válasz
#82595328
#634
üzenetére
Az első pár dologban nem tudok kellően segíteni, de legalább a programot nem is kell lefordítani...

A leírtak alapján továbbra is a pandas modult favorizálnám, mivel nagyon sokrétűen használható. Hogy a példádnál maradjak:
- képes beolvasni a csv és más strukturált fájlokat
- beolvasásnál meg lehet mondani, hogy melyik oszlop(ok) tartalmaznak dátumot (pl. akár akkor is, ha az év, hónap, nap és idő 4 külön oszlopban szerepel)
- a dátum értelmezéséhez megadható saját függvény, de az ésszerűség határain belül képes értelmezni őket. Például az alábbi tesztfájlt gond nélkül beolvassa:
Szam,Datum,Szoveg,Pont
11,2016-01-01,Valami,12
21,2016-03-05,Masik, 23
31,2016-1-5,Harmadik,34
41,2016-feb-8,Negyedik,48
51,2016.08.12,Otodik,56Ehhez csak az alábbi kódot használtam:
import pandas as pd
data = pd.read_table('D:\\pandas_test.txt', sep=',', parse_dates=[1])Az eredmény pedig egy Pandas.DataFrame objektum lesz:
>>> data.info()
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 5 entries, 0 to 4
Data columns (total 4 columns):
Szam 5 non-null int64
Datum 5 non-null datetime64[ns]
Szoveg 5 non-null object
Pont 5 non-null int64
dtypes: datetime64[ns](1), int64(2), object(1)
memory usage: 240.0+ bytesLátható, hogy a Datum oszlop típusa datetime64. A beolvasott táblázat valahogy így néz ki (A legelső oszlop az index, amit jelen esetben ő maga generált):
>>> print(data)
Szam Datum Szoveg Pont
0 11 2016-01-01 Valami 12
1 21 2016-03-05 Masik 23
2 31 2016-01-05 Harmadik 34
3 41 2016-02-08 Negyedik 48
4 51 2016-08-12 Otodik 56A dt.date függvényednek szükséges formátumot is könnyen előállíthatod:
>>> x = data['Datum']
>>> x.dt.date.values
array([datetime.date(2016, 1, 1), datetime.date(2016, 3, 5),
datetime.date(2016, 1, 5), datetime.date(2016, 2, 8),
datetime.date(2016, 8, 12)], dtype=object)Ezt már megetetheted a függvényeddel. De igazából nem is biztos, hogy kell, hiszen az oszlop már dátum formátumú.
-
justmemory
senior tag
válasz
#82595328
#634
üzenetére
Szia(sztok)!
Autodidakta pythonozó vagyok, leginkább öncélú szórakozásképpen írok magamnak programokat, tehát közel sem biztos, hogy a válaszom megfelelő; javítson ki, aki okosabb ebben!
Szerintem nem kell split; .strptime és .strftime átalakításokkal sok mindent el lehet érni attól függően, hogy mi a végcél.
Kiírni majd az open("fájlnév", "rw")-el tudod például.
Új hozzászólás Aktív témák
- Kompakt Munka / Gamer PC - 3700x + 2070 Super + 32 Gb
- ÚJ ASUS TUF AMD RYZEN 7 5700X GAMER MAX PC 16-32Gb RAM 512GB SSD ÚJ AMD RX9060 XT 16GB 2ÉV GAR!
- Új Gamer PC - Ryzen 7 5700X / RTX 5060 / A520M / 16GB RAM / 1TB M.2 NVMe SSD / 650W
- Apple iPhone 12 Pro Max 128GB, Kártyafüggetlen, 1 Év Garanciával
- ÚJ ASUS TUF AMD RYZEN 7 5700X GAMER MAX PC 16-32Gb RAM 512GB SSD EVGA RTX 3070 8GB 2ÉV GAR!
- Lenovo 14 Thinkbook 2in1 Yoga FHD IPS Touch i7-1165G7 16GB 512GB Intel IrisXE AktívToll W11 Garancia
- HIBÁTLAN iPhone 14 128GB Midnight -1 ÉV GARANCIA - Kártyafüggetlen, MS3527
- Samsung Galaxy S23 5G 128GB, Kártyafüggetlen, 1 Év Garanciával
- ÁRGARANCIA!Épített KomPhone i9 14900KF 32/64GB RAM RTX 5070 Ti 16GB GAMER PC termékbeszámítással
- Eladó szép Nokia 7 Plus 64GB / 12 hó jótállás
Állásajánlatok
Cég: PCMENTOR SZERVIZ KFT.
Város: Budapest
Cég: Laptopszaki Kft.
Város: Budapest


