如何使用python脚本拆分垂直并水平合并的csv数据文件答案

【问题标题】：How to split a csv data file which is vertical and merge horizontally using python script如何使用python脚本拆分垂直并水平合并的csv数据文件
【发布时间】：2022-01-14 09:11:16
【问题描述】：

我是 python 新手，我想编写一个脚本来操作从 Tera Term 获得的 csv 文件。该文件有 3 列，我想在每 160 行拆分第 3 列并将它们水平堆叠。数据太长，无法手动完成，我相信 python 将是解决这个问题的最佳方法。下表是 input.csv 文件的样子

我希望输出文件采用以下格式

下面是我的python脚本，

#!/usr/bin/python
""" Parses USS Template project UART data (src.csv) and store result in out.csv"""
import re
import struct
import sys

def decode_file(file_in_name, file_out_name):
    # Open File Input and Output Files
    input_file = open(file_in_name, "r")
    target_file = open(file_out_name, "w")
    # Iterate through the data 
    count=0
    for line in input_file:
        # Remove New Line
        line = line.rstrip("/n")
        # Remove Spaces in front
        line = line.lstrip(" ")
        # Remove White space and tabs
        pattern = re.compile(r"\s+")
        clean_line = re.sub(pattern, " ", line)
        # Split the line by spaces
        line_list = clean_line.split(",")
        #write 3rd column
        if count<160:
           target_file.write(line_list[0]+",")
           target_file.write(line_list[1]+",")
           target_file.write(line_list[2] +"\n")
        else if count%160==0:
                #Goto first row and next column of the target file and write next 160 lines of 3rd column and continue till the end
        count=count+1
        # Close Files
    input_file.close()
    target_file.close()
    print("Successfully Generated: \n", file_out_name)
    return
    
if __name__ == "__main__":
    if len(sys.argv) != 3:
        print ("Invalid input.")
    else:
        # Parse the USS Template project src input file and store result in
        # output csv
        decode_file(sys.argv[1], sys.argv[2])

如何每 160 行转到目标文件的第一行和下一列，并从第 3 列写入值。谁能指导我如何做到这一点？

提前致谢。

【问题讨论】：

标签： python csv data-manipulation

【解决方案1】：

一些关键字，因为我相信您可以在网上找到答案和教程：numpy、csv、转置 2D 数组。

例如：

读取 csv 文件 ->

https://pythonspot.com/reading-csv-files-in-python/

转置二维数组 ->

https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.transpose.html

edit：当然，你可以不使用 numpy，但如果你有大数据，最好使用 numpy。

【讨论】：