起因

今天高高兴兴，因为复试名单公布了，但拿到名单的时候发现是乱序的，那么怎么样才能拿到本专业的真实名单呢？

所以打算利用所学，来筛选出符合条件的名单，轻松判断自己所处的位置及竞争力。

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导入库函数

• os ——用来获取当前路径
• re ——用来正则匹配考生编号
• pandas ——用来操作csv，读取和写入

import re
import os
import pandas as pd

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具体实现方法

写出对应的正则表达式

1. 首先我们需要明确要匹配的字符的构成

考生编号：学校编号+地区号+学院号+方向+流水号

2. 根据需要书写正则表达式

# 【计算机专硕】匹配规则
pat1 = "^10033[0-9]{4}16[123]0[0-9]{2}$"

读取csv文件

这里我们是用pandas进行读取文件，将其格式化为df类型。

需要注意的是：windows默认的编码方式为gbk，而不是utf-8

with open(read_path, encoding="gbk") as file:
        data = pd.read_csv(file)

取得对应的考生编号，并匹配

取得第i行的第一列元素，将其转换成字符串，便于后续对其进行正则匹配

# 取到15位准考证号
number = data.iloc[[i], 0].to_string()[-15:]

正则匹配

利用re.match()进行匹配，判断当前是否为我们所查找的。

如果匹配，则取到该行的所有元素。

if re.match(rule, number):
		df = data.iloc[[i], :]

输出到csv文件

pandas的df类型数据直接就有输出到csv文件的方法，直接调用输出即可。

不过有几点需要注意：

1. 输出依旧要采用gbk编码
2. 索引值要置为False，不然会多一列我们并不想要的原先数据的索引列
3. 输出模式要选择附加模式，这样不会覆盖原数据

df.to_csv(write_path, mode="a", index=False,header=None, encoding="gbk")

结尾

这就是一个简单的不能再简单的脚本，写着玩用来练手的，没有想到写这个小脚本会用到这么久的时间，所以决定把它记录下来，不过收获还是很大的，学习了如何去使用pandas去操作csv文件。完结，撒花。