CSVKit 使用教程

CSVKit 使用教程

csvkitA suite of utilities for converting to and working with CSV, the king of tabular file formats.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/cs/csvkit

1. 项目介绍

CSVKit 是一个命令行工具套件，用于处理 CSV 文件，它在处理表格数据时提供了类似 PDF 工具 pdftk 的功能。灵感来源于 Joe Germuska 和 Aaron Bycoffe 创造的原始 csvcut 工具。CSVKit 支持 CSV 格式的转换、查询、清洗、切片、排序以及与其他数据格式的互换。它基于 Python 编写，适合开发者和数据分析者日常使用。

官方文档链接：https://csvkit.readthedocs.org/

2. 项目快速启动

安装 CSVKit

首先确保你的系统已经安装了 Python 环境。然后通过 pip 来安装 CSVKit：

pip install csvkit

使用示例

数据查看

使用 csvlook 命令查看 CSV 文件的前几行：

csvlook example.csv

转换为 JSON

将 CSV 文件转换为 JSON 格式：

in2csv example.csv | csvjson > example.json

数据过滤

使用 csvgrep 过滤满足条件的行：

csvgrep -c column_name 'regex_pattern' example.csv > filtered_example.csv

数据排序

使用 csvsort 对数据进行排序：

csvsort -r -c column_to_sort example.csv > sorted_example.csv

3. 应用案例和最佳实践

数据清洗

使用 csvcut 剪裁掉不需要的列：

csvcut -C unwanted_column_name example.csv > cleaned_example.csv

SQL 查询

使用 csvsql 执行 SQL 查询：

csvsql --db sqlite:///example.db --query "SELECT * FROM example WHERE column_name=value" example.csv

自动化任务

在 Crontab 中定时处理 CSV 数据，例如每天凌晨更新数据库：

0 0 * * * csvsql --db sqlite:///daily_db.sqlite --insert daily_data.csv

4. 典型生态项目

CSVKit 可以和其他工具或库结合使用，如 Pandas、Jupyter Notebook 或数据库客户端，构建更复杂的数据分析工作流程。

• Pandas: 导入 CSVKit 处理后的数据到 Python 中使用 Pandas 进一步分析。

import pandas as pd
data = pd.read_csv('filtered_example.csv')

• Jupyter Notebook: 在交互式环境中探索 CSV 数据。

jupyter notebook

• 数据库集成: 将 CSV 数据导入关系型数据库（如 PostgreSQL）。

csvsql --db postgresql:///mydatabase --insert cleaned_example.csv

CSVKit 也常被用于 ETL（提取、转换、加载）流程中，作为数据预处理的一部分，尤其是在与 AWS Glue、Google Cloud Dataflow 或 Apache Airflow 集成的大型数据工作流中。

csvkitA suite of utilities for converting to and working with CSV, the king of tabular file formats.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/cs/csvkit