如何基于DD.MM.YY日期批量修改CSV中Aktiv字段值？

方法一：用Python脚本直接处理CSV（推荐） #

这种方式无需依赖数据库，直接对CSV文件做修改，适配2500-4000行的规模，灵活且不易出错。

import csv
from datetime import datetime, timedelta

# 计算30天前的基准日期
cutoff_date = datetime.now() - timedelta(days=30)

# 替换成你的输入输出文件路径
input_csv = "source.csv"
output_csv = "processed.csv"

with open(input_csv, 'r', encoding='utf-8') as infile, \
     open(output_csv, 'w', encoding='utf-8', newline='') as outfile:
    
    # 用分号作为分隔符读取CSV
    reader = csv.DictReader(infile, delimiter=';')
    writer = csv.DictWriter(outfile, fieldnames=reader.fieldnames, delimiter=';')
    
    writer.writeheader()
    
    for row in reader:
        try:
            # 把DD.MM.YY格式的字符串转成datetime对象
            last_chan = datetime.strptime(row['LastChan'], '%d.%m.%y')
            # 满足条件则修改Aktiv字段
            if last_chan < cutoff_date and row['Aktiv'] == 'true':
                row['Aktiv'] = 'false'
        except ValueError:
            # 遇到格式错误的日期时跳过修改（可根据需求调整逻辑）
            pass
        
        writer.writerow(row)

脚本说明： #

• 自动保留原CSV的表头和所有字段
• 处理过程中会跳过格式无效的日期行，避免脚本崩溃
• 仅修改符合条件的Aktiv字段，其他行保持原样

方法二：导入SQLite后处理日期格式问题 #

如果一定要用SQLite处理，可以先导入CSV，再通过SQL函数将自定义日期格式转换为标准格式后执行更新。

步骤1：创建SQLite表并导入CSV #

用sqlite3命令行工具执行以下操作：

-- 创建表结构
CREATE TABLE assets (
    SAP_Nu TEXT,
    Name TEXT,
    Version TEXT,
    Typ TEXT,
    Aktiv TEXT,
    IP TEXT,
    Srv TEXT,
    LastChan TEXT
);

-- 导入CSV（注意替换文件路径）
.mode csv
.separator ';'
.import source.csv assets

步骤2：执行更新语句 #

通过字符串拆分将DD.MM.YY转换为YYYY-MM-DD格式，再比较日期：

UPDATE assets
SET Aktiv = 'false'
WHERE Aktiv = 'true'
AND DATE(
    '20' || SUBSTR(LastChan, 7, 2) || '-' || SUBSTR(LastChan, 4, 2) || '-' || SUBSTR(LastChan, 1, 2)
) < DATE('now', '-30 days');

注意事项： #

• 假设LastChan的年份是2000年后的（即YY对应20YY），如果包含19xx的年份，需要调整年份拼接逻辑
• 导入时确保CSV的分隔符是分号，和创建表时的设置一致

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Petersenf87