Python：从cdv读取特定列，然后重新排序

我有一个csv，我需要操纵和写回。 我只需要特定的列（带标题）并重新排序

我使用：

fields = ['Ticket Number', 'Created', 'Closed', 'CustomerID', 'Customer Realname']
    df = pd.read_csv('args.inname', sep=',', skipinitialspace=True, usecols=fields, columns='Created', 'Ticket Number', 'Customer Realname', 'CustomerID', 'Closed')
    df = df.rename(columns={'Ticket Number': 'CaseNumber', 'Created': 'CreationDate', 'Closed': 'ClosedDate', 'CustomerID': 'EndCustomerEmail', 'Customer Realname': 'EndCustomerName'})

但是它抛出了一个错误

SyntaxError:位置参数跟在关键字参数后面

就在我用“column=”展开的第二行之后，阅读后立即重新排序

我确信我在这里遗漏了一些明显的东西，但找不到。

试试这个：

# specify your columns in the order you want to have it in the ouptut file
fields = ['Ticket Number', 'Created', 'Closed', 'CustomerID', 'Customer Realname']

df = pd.read_csv('args.inname', sep=',', skipinitialspace=True, usecols=fields)[fields]

df = df.rename(columns={'Ticket Number': 'CaseNumber', 'Created': 'CreationDate', 'Closed': 'ClosedDate', 'CustomerID': 'EndCustomerEmail', 'Customer Realname': 'EndCustomerName'})

---

参数

列

应命名为

名称

，它需要一个列表：

名称=['Created'、'Ticket Number'、'Customer Realname'、'CustomerID'、'Closed']

@MaxU也尝试过，但得到了回溯（最近一次调用）：文件“”，第1行，类型错误：parser\u f（）得到一个意外的关键字参数“columns”，我已编辑了我的上一个。post-请检查…@f0rd42，因为您已经通过

usecols

选择了列的子集，所以这里不需要

names

arg。@NickilMaveli，这样OP可以设置缺少的列名，并一步选择感兴趣的列名。但在这种情况下，他必须指定

header=None

，所以我有点困惑…已经尝试过了（在“fields=”中指定顺序，但顺序是原始文件顺序，因此仅选择列，但从原始输入中获取顺序）file@f0rd42，请注意

pd.read\u csv（…）中的
[字段]
[字段]

我用pandas读取日期列，格式为：YYYY-MM-DD hh:MM:ss，但只需要yyy-MM-DD在所有行中跳出hh:MM:ss的最佳和最简单的方法是什么？@f0rd42，您可以尝试以下方法：

df['date\u col\u name']=df['date\u col\u name'].dt.date

-如果它是

datetime

dtypedf.dtypes显示它是一个“对象”类型，那么它应该可以工作，尽管我尝试使用parse_dates=True读取csv