Python 2.7 解析CSV文件以在Python中查找不同的列

我有一个约3000行的CSV文件，格式如下列标题：

STORE|BRAND ID|ZONE|SHORT DESCRIPTION (ZONE)|REGION|SHORT DESCRIPTION (REGION)|DISTRICT|SHORT DESCRIPTION (DISTRICT)

以下是该数据的示例：

0010|Company A|0001|East|123|New England|012|Connecticut
0010|Company B|0002|West|456|Coast|010|Oregon
0025|Company A|0001|East|246|South|010|Florida
0010|Company A|0004|West|456|Coast|011|California

文件中存在重复的分区、区域和地区。我试图完成的是按区域、区域和每个品牌的区域汇总数据，如下所示：

：区域：

0001|Company A|East
0002|Company B|West
0004|Company A|West

123|Company A|New England
456|Company B|Coast
246|Company A|South

012|Company A|Connecticut
010|Company A|Oregon
010|Company B|Florida
011|Company A|California

：地区：

0001|Company A|East
0002|Company B|West
0004|Company A|West

123|Company A|New England
456|Company B|Coast
246|Company A|South

012|Company A|Connecticut
010|Company A|Oregon
010|Company B|Florida
011|Company A|California

：地区：

0001|Company A|East
0002|Company B|West
0004|Company A|West

123|Company A|New England
456|Company B|Coast
246|Company A|South

012|Company A|Connecticut
010|Company A|Oregon
010|Company B|Florida
011|Company A|California

下面的代码利用itertools/groupby，运行良好，可以根据需要为我提供数据，但是，从我读取文件、查找不同的区域、再次读取文件、查找不同的区域、第三次读取文件和查找不同的区域的意义上讲，它让我感到困扰。我认为必须有一种更精简的方法来读取此文件并聚合此数据

with file(myFile, 'r') as f:
        content = f.read()

csv.register_dialect('piper', delimiter='|', quoting=csv.QUOTE_NONE)

with open(myFile) as csvfile:
        reader = csv.DictReader(csvfile, dialect='piper')

        zones_dict = sorted(list(reader), key=itemgetter('ZONE','SHORT DESCRIPTION (ZONE)','BRAND ID'))     

        csvfile.seek(0)
        reader = csv.DictReader(csvfile, dialect='piper')

        regions_dict = sorted(list(reader), key=itemgetter('REGION', 'SHORT DESCRIPTION (REGION)', 'BRAND ID', 'ZONE'))

        csvfile.seek(0)
        reader = csv.DictReader(csvfile, dialect='piper')

        districts_dict = sorted(list(reader), key=itemgetter('DISTRICT', 'SHORT DESCRIPTION (DISTRICT)', 'BRAND ID', 'REGION'))

        ###
        #Aggregate Zone#
        ###

        for zone_id, zone_group in groupby(zones_dict, itemgetter('ZONE','SHORT DESCRIPTION (ZONE)','BRAND ID')):
            theZone = zone_id
            print theZone[0]

        print " "

        ###
        #Aggregate Region#
        ###

        for region_id, region_group in groupby(regions_dict, itemgetter('REGION', 'SHORT DESCRIPTION (REGION)', 'BRAND ID', 'ZONE')):
            theRegion = region_id
            print theRegion[0]

        print " "

        ###
        #Aggregate District#
        ###

        for district_id, district_group in groupby(districts_dict, itemgetter('DISTRICT', 'SHORT DESCRIPTION (DISTRICT)', 'BRAND ID', 'REGION')):
            theDistrict = district_id
            print theDistrict[0]

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关于更好的方法有什么想法吗？

这听起来像是为数据库设计的。能否将CSV文件插入数据库并查询结果？请尝试查看。一个

DataFrame

正是您在这里所需要的。如果将此数据导入到db中的工作在我的任务范围内，那么它已经完成了，我会有更多的头发剩下；）尽管如此，我还是很欣赏这个建议：）我在想一些类似sqlite的东西。我以前没有实际使用过它，所以我可以在背后说出来，但据我所知，使用它不需要访问db服务器。但如果一个db不存在，那么一个db就不存在了：(