如何更改 .csv 文件中一行的最后一个值

Question

我正在使用 CLI 创建一个待办事项列表，我想将一行的最后一个值，即状态从“未完成”更改为“完成”

我知道我们不能像那样编辑 csv 文件，所以我们要做的是读取它更改值然后覆盖现有文件。 这是 csv 文件：https://drive.google.com/open?id=1fqc79mtVmZGZ_pb_2zrzDGVDmyMFWi6C 我试过这个：

import csv
import argparse

parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument('-o', '--option', metavar='', help='-o <option> write either you want to add or view')
parser.add_argument('-l', '--select', metavar='', help='-l <used to select the task for modification')
args = parser.parse_args()


    def modify():
        select = args.select
        with open('csv.csv', 'r+', newline='') as file:
            lines = list(file)
            lines[int(select)][7] = 1
        with open('csv.csv', 'w+', newline='') as ifile:
            writer = csv.writer(ifile)
            writer.writerows(lines)

当我们运行这个时我想要那个：

python todoarg.py -o modify -l 2

它将第二行的状态从“未完成”更改为“完成”

Answer 1

我也找到了一种不用 pandas 的方法：

    def modify():
        with open("csv.csv", 'r+') as f:
            lines = f.readlines()
            f.seek(0)

            task = args.select

            for line in lines:
                if not task in line.split(',')[0]:
                    f.write(line)
            for line in lines:
                if task in line.split(',')[0]:
                    #what we do here is print existing values using their index
                    #with split function and adding 'Complete' instead of
                    #6th index which was 'Incomplete'
                    f.write('\n' + line.split(',')[0] + ',' + line.split(',')[1] + ',' + line.split(',')[2] + ','
                            + line.split(',')[3] + ',' + line.split(',')[4] + ','
                            + line.split(',')[5] + ',' + 'Complete')

            f.truncate()

我知道这是一种新方法，但效果很好，哈哈

Answer 2

你很接近，我查看了你的 csv，因为你有一个标题行，我认为使用你的 S.No 作为唯一的任务 ID 可能会很好：

import pandas as pd
import argparse

parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument('-o', '--option', metavar='', help='-o <option> write either you want to add or view')

# Here I added the action="append"
parser.add_argument('-l', '--select', metavar='', help='-l <used to select the task for modification', action="append")
args = parser.parse_args()


def modify(filename, taskids):
    taskids = list(map(int, taskids))  # just to change from str to int for your taskids
    df = pd.read_csv(filename, sep=";")
    df.loc[df["S.No"].isin(taskids), "Status"] = "complete"
    df.to_csv(filename, sep=";", index=False)

modify("csv.csv", args.select)

我正在使用 Pandas 数据框来简化操作。 df.loc[...] 行用于选择其中 S.No 是命令行中给出的任务 ID 之一的每一行，并将状态列更改为“完成”。

我还做了一些我认为您可能会感兴趣的更改：我刚刚在您的解析器中为select 选项添加了一个小的action="append"。这意味着您将能够通过执行以下操作一次更改多个任务：

python todoarg.py -o modify -l 2 -l 6 -l 3

对于您的option 参数，我建议您在解析器中使用choices 参数：

parser.add_argument(
    "-o", "--option",
    type    = str,
    choices = [
        "modify",
        "add",
        "cook_a_turkey"
    ],
    default = "modify",  # you can even use a default choice if the parameter is not given
    metavar = "",
    help    = "some help"
)

关于如何根据option 参数的值选择要使用的方法，我认为我没有这样做的好方法，但也许这样的方法可以工作：

my_methods = {
    "modify": modify,  # they keys are the same as provided in the choices in the argument parser
    "add": add_task,
    "cook_a_turkey": cook_that_turkey,
}
# And you can call the function like this: However you will have to change a bit your functions to parse the arguments in each of them.
my_methods[parser.option]("csv", args)

# For instance the modify will become:
def modify(filename, args):
    taskids = list(map(int, args.select))
    # ...
def add_task(filename, args):
    # do stuff
def cook_that_turkey(filename, args):
    # your grandma recipe