本文主要为大家分享一篇Python读csv文件去掉一列后再写入新的文件实例，具有很的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧，希望能帮助到大家更好掌握Python
用了两种.方式解决该问题，都是网上现有的解决方案。
场景说明：
有一个数据文件，以文本方式保存，现在有三列user_id,plan_id,mobile_id。目标是得到新文件只有mobile_id,plan_id。
解决方案
方案一：用python的打开文件写文件的方式直接撸一遍数据，for循环内处理数据并写入到新文件。
代码如下：
def readwrite1( input_file,output_file): f = open(input_file, 'r') out = open(output_file,'w') print (f) for line in f.readlines(): a = line.split(",") x=a[0] + "," + a[1]+"\n" out.writelines(x) f.close() out.close()
方案二：用 pandas 读数据到 DataFrame 再做数据分割，直接用 DataFrame 的写入功能写到新文件
代码如下：
def readwrite2(input_file,output_file): date_1=pd.read_csv(input_file,header=0,sep=',') date_1[['mobile', 'plan_id']].to_csv(output_file, sep=',', header=True,index=False)
从代码上看，pandas逻辑更清晰。
下面看下执行的效率吧！
def getRunTimes( fun ,input_file,output_file): begin_time=int(round(time.time() * 1000)) fun(input_file,output_file) end_time=int(round(time.time() * 1000)) print("读写运行时间：",(end_time-begin_time),"ms")getRunTimes(readwrite1,input_file,output_file) #直接撸数据getRunTimes(readwrite2,input_file,output_file1) #使用dataframe读写数据
读写运行时间： 976 ms
读写运行时间： 777 ms
input_file 大概有27万的数据，dataframe的效率比for循环效率还是要快一点的，如果数据量更大些，效果是否更明显呢？
下面试下增加input_file记录的数量试试，有如下结果
input_file readwrite1 readwrite2 27W97677755W19891509110W43123158从上面测试结果来看,dataframe的效率提高大约30%左右。
背起简单的行攘，沐浴自由的风。
