csv 基于相对时间的字典排序列表

jslywgbw 于 12个月前发布在其他

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我有一个CSV文件，我从一个API响应创建。我得到它未排序和API响应没有一个查询参数来排序返回的有效负载。CSV看起来像下面，其中列A有一些设备标识符和列B有这些设备的配置最后同步。时间表示在相对时间中看到的截图。

的数据
如何自然地对CSV文件进行排序，使行按以下顺序排序：seconds、minutes、hours、days、weeks、months、years和Never？
我尝试使用natsort对条目进行排序，但我没有得到我想要实现的目标：

import csv
import os

from natsort import natsort, natsort_keygen

natsort_key = natsort_keygen(key=lambda k: k["last_sync"])

fieldnames = ["device", "last_sync"]
with open("Devices_161846.csv", "rt") as csvfile:
    csvreader = csv.DictReader(f=csvfile, fieldnames=fieldnames)
    next(csvreader)
    identities = list(csvreader)
    sorted_identities = natsort.natsorted(identities, key=natsort_key)

new_file, ext = os.path.splitext(csvfile.name)
with open(f"{new_file}_Sorted.{ext}", "wt") as f:
    csvwriter = csv.DictWriter(f=f, fieldnames=fieldnames)
    csvwriter.writeheader()
    csvwriter.writerows(sorted_identities)

字符串
我希望得到相同的结果，但从最新到最旧排序。

csv

来源：https://stackoverflow.com/questions/77735912/sort-list-of-dictionaries-based-on-relative-time

1条答案

按热度按时间

dtcbnfnu1#

我会使用parse from dateparser作为排序键，如下所示：

# pip install dateparser
import csv, datetime, dateparser

def parse(st):
    if st == "Never": return datetime.datetime.min
    else:
        if (dt:=dateparser.parse(st.replace("a few", "0"))):
            return dt
        else:
            return datetime.datetime.now()

header = ["device", "last_sync"]

with (
    open("/Devices_161846.csv", "r") as inpf,
    open("Devices_161846_Sorted.csv", "w", newline="") as outf
):
    reader = csv.DictReader(inpf, fieldnames=header)
    writer = csv.DictWriter(outf, fieldnames=header)
    
    writer.writeheader()
    writer.writerows(
        sorted(reader, key=lambda x: parse(x["last_sync"]), reverse=True)
    )

字符串
输出（Devices_161846_Sorted.csv）：

device,last_sync
j,a few seconds ago
f,29 minutes ago
g,38 minutes ago
c,an hour ago
a,an hour ago
d,13 hours ago
h,a day ago
e,4 days ago
b,17 days ago
i,Never

型
使用的输入（Devices_161846.csv）：

a,an hour ago
b,17 days ago
c,an hour ago
d,13 hours ago
e,4 days ago
f,29 minutes ago
g,38 minutes ago
h,a day ago
i,Never
j,a few seconds ago

型

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