Come eseguire la trasposizione da riga a colonna dei dati nella tabella csv?

Question

Sono nuovo nello scripting. Ho una tabella (Table1.txt) e ho bisogno di creare un'altra tabella che abbia le righe di Table1 disposte in colonne e viceversa. Ho trovato soluzioni a questo problema per Perl e SQL ma non per Python.

ho appena iniziato l'apprendimento Python due giorni fa, quindi questo è quanto ho ottenuto:

import csv 
import sys 

with open(sys.argv[1], "rt") as inputfile: 
    readinput = csv.reader(inputfile, delimiter='\t') 
    with open("output.csv", 'wt') as outputfile: 
     writer = csv.writer(outputfile, delimiter="\t") 
     for row in readinput: 
      values = [row[0], row[1], row[2], row[3]] 
      writer.writerow([values]) 

Questo riproduce solo le colonne come colonne. Quello che mi sarebbe piaciuto fare ora è scrivere l'ultima riga come writer.writecol([values]) ma sembra che non ci sia alcun comando del genere e non ho trovato un altro modo di scrivere righe come colonne.

Answer 1

La soluzione in generale trasposizione di una sequenza di iterables è: zip (* original_list)

ingresso

campione:

012.351.641,061 mila

1 2 3 4 5 
6 7 8 9 10 
11 12 13 14 15 

programma:

with open('in.txt') as f: 
    lis = [x.split() for x in f] 

for x in zip(*lis): 
    for y in x: 
    print(y+'\t', end='') 
    print('\n') 

uscita:

1 6 11 

2 7 12 

3 8 13 

4 9 14 

5 10 15 

Answer 2

Ecco un modo per farlo, si supponga per semplicità che si desidera solo per stampare gli oggetti in ordine:

# lets read all the data into a big 2d array 
    buffer = [] 
    for row in readinput: 
     values = [row[0], row[1], row[2], row[3]] 
     buffer.append(values)  

    # what you have in your code 
    for i in range(len(buffer)): 
     for j in range(len(buffer[0])): 
      print buffer[i][j] 

    # this is called a transpose; we have buffer[i][j] to read row then column, 
    # switch i and j around to do the opposite 
    for i in range(len(buffer[0])): 
     for j in range(len(buffer)): 
      print buffer[j][i] 

Poiché è necessario un array per passare a writer.writerow, si potrebbe fare questo

for i in range(len(buffer[0])): 
     writer.writerow([buffer[j][i] for j in range(len(buffer))]) 

Answer 3

@ risposta di Ashwini è perfetto. La magia avviene in

zip(*lis) 

Mi spiego perché questo funziona: zip richiederà (nel caso più semplice), due liste e "zip" li: zip([1,2,3], [4,5,6]) diventerà [(1,4), (2,5), (3,6)]. Quindi se consideri la lista esterna come una matrice e le tuple interne come le righe, questa è una trasposizione (cioè, abbiamo trasformato le righe in colonne).

Ora, zip è una funzione di arità arbitraria, quindi si può prendere più di due argomenti:

# Our matrix is: 
# 1 2 3 
# 4 5 6 
# 7 8 9 

zip([1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]) 

>>> [(1, 4, 7), (2, 5, 8), (3, 6, 9)] 

# Now it is 
# 1 4 7 
# 2 5 8 
# 3 6 9 

Il problema che stiamo affrontando è che nel tuo caso, non sappiamo quanti argomenti vogliamo passare a zip. Ma almeno, conosciamo già gli argomenti: sono gli elementi di lis! lis è un elenco e ogni elemento di tale elenco è anche un elenco (corrispondente a una riga di numeri nel file di input). Il * è solo un modo per Python di dire una funzione "per favore usa gli elementi di ciò che segue come argomenti e non la cosa stessa!"

Così

lis = [[1,2,3], [4,5,6]] 
zip(*lis) 

è esattamente lo stesso di

zip([1,2,3], [4,5,6]) 

Congrats, ora sei un Python professionista! ;-)

Answer 4

Dal momento che stiamo parlando di colonne, righe e trasposizione, forse vale la pena menzionare numpy

>>> import numpy as np 
>>> x = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9],[10,11,12]]) 
>>> x 
array([[ 1, 2, 3], 
     [ 4, 5, 6], 
     [ 7, 8, 9], 
     [10, 11, 12]]) 
>>> x.T 
array([[ 1, 4, 7, 10], 
     [ 2, 5, 8, 11], 
     [ 3, 6, 9, 12]]) 

Answer 5

Giusto per costruire il @Akavall risposta, se si desidera leggere da un file, recepire e quindi salvare di nuovo basta fare:

from numpy import genfromtxt, savetxt 
data = genfromtxt('in.txt') 
savetxt('out.txt',data.T) 

data.T nella linea 3 è dove i dati vengono recepite.