2024年总结与2025年规划

2024年的最后一天,做个简单小结

最重要的事情还是健康,今年发生了一年大事,母亲五月份开始突然患了一场病,持续了几个月,生活不能自理,还好后来一直积极治疗,也庆幸自己和家人们一直在努力,母亲现在恢复的很好,已经可以独自去逛街买菜,家人的健康平安是我们最大的幸福。

家里的小朋友们现在都还不错,儿子从今年开始没练武术了,开始踢足球,女儿今年古筝过了八级,下个月准备考九级,学习成绩也有所提升。

2024年还有个挂念的事情,一个27年的老友,突然失联了,手机、微信都联系不上了,希望那个兄弟健康平安,不知道过年时能否接到他的电话,往年过年都会好好聚一下的。

工作上的事,终于在上个月完成了跟了几年的一个项目的的招投标工作,也算是对几年的付出有了一点小小的回报。

在2024年的尾巴上,速度换了一个办公室,办公环境比之前好了很多,也算给2025来了一个好的开端。

2025年,希望能更专注去做一些事情,多陪伴小朋友们。

<think>好的,用户的问题是如何过滤CSV文件以仅保留20242025之间的数据。首先,我需要明确用户的具体需求。通常,CSV文件中可能有一个日期或份的列,用户希望根据这个列来筛选数据。我需要考虑不同的场景,比如文件存储在本地还是云端,比如S3,以及使用的工具或编程语言。 根据引用[1],目前Polars不支持在S3上直接扫描CSV文件时应用过滤条件,所以如果用户的数据在S3上,可能需要先用boto3下载文件,或者使用boto3的过滤功能。不过,更常见的情况可能是用户处理本地文件,这时候可以用Python的pandas库来处理。 接下来,我需要考虑日期列的格式。假设日期列是标准的格式,比如“YYYY-MM-DD”或“YYYY”,用户可能希望提取份在20242025之间的行。如果日期是字符串格式,可能需要先转换为datetime类型,再提取份进行比较。 然后,用户可能需要代码示例。使用pandas的话,步骤大致是:读取CSV文件,将日期列转换为datetime,提取份,然后进行布尔索引过滤。如果日期列的名称是“Date”,那么代码可能是: df = pd.read_csv('file.csv') df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date']) filtered_df = df[(df['Date'].dt.year >= 2024) & (df['Date'].dt.year <= 2025)] 不过,如果日期列存储的是字符串格式的份,比如“2024”,可以直接转换为整数比较。此外,还需要处理可能的异常情况,比如缺失值或格式错误。 如果用户的数据在S3上,根据引用[1],可能需要使用boto3先获取文件,再进行处理。例如,使用boto3下载CSV文件到本地,或者读取为流后进行过滤。但用户的问题中没有明确提到存储位置,可能需要分情况说明。 另外,引用[4]提到了大数据平台的搭建数据处理任务,可能用户是在处理较大的数据集,这时候需要考虑性能问题。pandas对于大文件可能内存不足,可以建议使用Dask或分块读取。或者,如果使用Spark,可以用PySpark进行分布式处理。 最后,要确保代码示例正确,并且提醒用户注意日期列的格式名称是否实际数据一致。可能还需要检查时区问题,但一般情况下份提取不受时区影响。 总结步骤:读取数据,处理日期列,过滤份,保存结果。同时,提供不同场景下的解决方案,如本地处理、S3上的处理,以及大数据量的处理建议。</think>### 分步解答 以下是基于不同场景的过滤方法: #### 场景1:本地文件处理(使用Python pandas) ```python import pandas as pd # 读取CSV文件 df = pd.read_csv('data.csv') # 将日期列转换为datetime类型(假设列名为"date") df['date'] = pd.to_datetime(df['date']) # 过滤2024-2025的数据 filtered_df = df[(df['date'].dt.year >= 2024) & (df['date'].dt.year <= 2025)] # 保存结果 filtered_df.to_csv('filtered_data.csv', index=False) ``` #### 场景2:S3文件处理(使用boto3 + pandas) 根据引用[1],需要先下载文件到本地再处理: ```python import boto3 import pandas as pd s3 = boto3.client('s3') bucket_name = 'your-bucket' file_key = 'data.csv' # 下载文件到本地 s3.download_file(bucket_name, file_key, 'temp.csv') # 执行场景1相同的过滤操作 df = pd.read_csv('temp.csv') # ...(后续步骤同场景1)... ``` #### 场景3:直接流式处理(适合大文件) ```python from io import StringIO import csv def year_filter(row): try: year = int(row['date'].split('-')[0]) # 假设日期格式为YYYY-MM-DD return 2024 <= year <= 2025 except: return False with open('bigfile.csv') as f: reader = csv.DictReader(f) filtered_rows = filter(year_filter, reader) # 写入新文件 with open('filtered.csv', 'w') as outfile: writer = csv.DictWriter(outfile, fieldnames=reader.fieldnames) writer.writeheader() writer.writerows(filtered_rows) ``` ### 关键注意点 1. **日期格式处理**:需确保日期列的格式能被正确解析,常见格式包括: - `YYYY-MM-DD` - `MM/DD/YYYY` - `YYYYMMDD` 2. **列名确认**:实际列名可能示例中的`date`不同,需替换为真实列名 3. **异常处理**:建议添加`errors='coerce'`参数处理异常日期: ```python df['date'] = pd.to_datetime(df['date'], errors='coerce') filtered_df = df.dropna(subset=['date']) ``` 4. **性能优化**:对于超大型文件(>1GB),建议: - 使用`chunksize`参数分块读取 - 考虑使用Dask或PySpark进行分布式处理[^4]
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