AttributeError: 'set' 对象没有属性 'to_csv'

Question

今天是个好日子！ 我有 2 个带有数字的文件 txt 和 csv，我想从与第二个文件中的数字匹配的第一个文件号中进行比较和删除。 Data 和 df_row 是数据报。

例如：我的第一个文件包括

12354564
25345754
23545454
11565654
46456456

我的第二个文件包括

23545454
11565654
46456456

所以结果应该是

12354564
25345754

我的代码：

result = set(data).difference(set(df_row))
result.to_csv("part1left.txt")

但有一个错误 AttributeError: 'set' object has no attribute 'to_csv'

Answer 1

如果data和df_row是您的解决方案的Series ，则需要将输出转换为list ，然后转换为Series ：

result = set(data).difference(set(df_row))
pd.Series(list(result)).to_csv("part1left.txt", index=False)

或者在纯 python 中写入 set 到文件：

result = set(data).difference(set(df_row))
with open("part1left.txt", 'w') as file_handler:
    for item in result:
        file_handler.write("{}\n".format(item))

Pandas 唯一的解决方案是通过使用Series.isin的boolean indexing进行Series.isin并通过~反转掩码：

s = data[~data.isin(set(df_row))].drop_duplicates()
s.to_csv("part1left.txt", index=False)

编辑：

如果需要从文件创建Series ：

import pandas as pd

temp=u"""12354564
25345754
23545454
11565654
46456456"""
#after testing replace 'pd.compat.StringIO(temp)' to 'filename1.csv'
data = pd.read_csv(pd.compat.StringIO(temp), squeeze=True, header=None, dtype=str)
print (data)
0    12354564
1    25345754
2    23545454
3    11565654
4    46456456
Name: 0, dtype: int64


temp=u"""23545454
11565654
46456456"""
#after testing replace 'pd.compat.StringIO(temp)' to 'filename2.csv'
df_row = pd.read_csv(pd.compat.StringIO(temp), squeeze=True, header=None, dtype=str)
print (df_row)
0    23545454
1    11565654
2    46456456
Name: 0, dtype: int64