假设这些 csv 具有相似或相同的字段。这段代码应该可以工作。它使用 csv 模块的 DictReader 和 DictWriter 类将 csv 行转换为 Python 字典。
1) 它从 in_csv_dir 打开并读入全局 csv 文件到 (filename, rows) 字典中。
2) 它根据文件名和 prefix_length 变量将 csv 行分组到 (prefix, rows) 字典中。
3)它将每个前缀分组的字段组合起来,并在out_csv_dir中创建一个组合的csv。
4)由于字典键是无序的,你的 csvs 可能有特定的字段顺序。这可以输入到 field_order。这将对 csv 字段进行排序,但不会在 field_order 中未定义的字段上失败。
import os
import sys
# Import System libraries
from csv import DictReader, DictWriter
import glob
in_csv_dir = ".\\csvs"
out_csv_dir = ".\\combined_csvs"
prefix_length = 2
field_order = ["NAME", "TITLE", "COMPANY", "LOCATION"]
field_check = lambda q: field_order.index(q) if(field_order.count(q)) else sys.maxint
csvs = {}
gotten_files = glob.glob(os.path.join(in_csv_dir, "*.csv"))
for glob_filename in gotten_files:
print "%-11s%s" % ("Opening:", glob_filename)
file_obj = open(glob_filename, "rb")
cur_reader = DictReader(file_obj)
cur_record = [q for q in cur_reader.__iter__()]
file_obj.close()
if(cur_record):
(path, filename_ext) = os.path.split(glob_filename)
(filename, ext) = os.path.splitext(filename_ext)
csvs[filename] = cur_record
csv_prefixes = list(set([x[:prefix_length] for x in csvs.keys()]))
csv_groups = dict([(prefix, []) for prefix in csv_prefixes])
map(lambda (key, value): csv_groups[key[:prefix_length]].extend(value), csvs.items())
for (key, sub_csvs) in csv_groups.items():
com_keys = list(reduce(lambda x, y: x|set(y.keys()), sub_csvs, set([])))
com_keys.sort(cmp=lambda x, y: field_check(x) - field_check(y))
filename = os.path.join(out_csv_dir, "%s.csv" % key)
print "%-11s%s" % ("Combining:", filename)
file_obj = open(filename, "wb")
temp_csv = DictWriter(file_obj, com_keys)
temp_csv.writerow(dict(zip(com_keys, com_keys)))
map(lambda x: temp_csv.writerow(x), sub_csvs)
file_obj.close()