[英]How to compare two CSV files in Python?
我在file2.csv中有两个名为file1.csv和file2.csv的CSV文件,只有一列只包含五条记录,而在file1.csv我有三列,其中包含超过一千条记录我想得到那些包含在file2.csv中的记录,例如这是我的file1.csv
'A J1, Jhon1',jhon1@jhon.com, A/B-201 Test1
'A J2, Jhon2',jhon2@jhon.com, A/B-202 Test2
'A J3, Jhon3',jhon3@jhon.com, A/B-203 Test3
'A J4, Jhon4',jhon4@jhon.com, A/B-204 Test4
.......and more records
在我的file2.csv 中,我现在只有五条记录,但将来可能会有很多
A/B-201 Test1
A/B-2012 Test12
A/B-203 Test3
A/B-2022 Test22
所以我必须在index[2]或index[-1]从我的file1.csv
中找到记录
这就是我所做的,但它没有给我任何输出它只是返回空列表
import csv
file1 = open('file1.csv','r')
file2 = open('file2.csv','r')
f1 = list(csv.reader(file1))
f2 = list(csv.reader(file2))
new_list = []
for i in f1:
if i[-1] in f2:
new_list.append(i)
print('New List : ',new_list)
它给了我这样的输出
New List : []
如果我做错了什么,请帮助纠正我。
pandas
使用pandas
可以相对轻松地完成此任务。 DataFrame 文档在这里。
在下面的示例中,两个 CSV 文件被读入两个 DataFrame。 DataFrame 使用匹配列上的内部连接进行合并。
输出显示合并的结果。
import pandas as pd
df1 = pd.read_csv('file1.csv', names=['col1', 'col2', 'col3'], quotechar="'", skipinitialspace=True)
df2 = pd.read_csv('file2.csv', names=['match'])
df = pd.merge(df1, df2, left_on=df1['col3'], right_on=df2['match'], how='inner')
quotechar
和skipinitialspace
参数用作file1
中的第一列被引用并包含逗号,并且在最后一个字段之前的逗号之后有前导空格。
col1 col2 col3
0 A J1, Jhon1 jhon1@jhon.com A/B-201 Test1
1 A J3, Jhon3 jhon3@jhon.com A/B-203 Test3
如果您选择,可以将输出轻松写回 CSV 文件,如下所示:
df.to_csv('path/to/output.csv')
有关其他 DataFrame 操作,请参阅上面链接的文档。
下面的方法不使用任何库,只使用核心 Python。
file2
中的匹配项读入列表。file1
并搜索每一行以确定最后一个值是否与file2
中的项目匹配。任何后续数据清理(如果需要)将取决于您的个人要求或用例。
output = []
# Read the matching values into a list.
with open('file2.csv') as f:
matches = [i.strip() for i in f]
# Iterate over file1 and place any matches into the output.
with open('file1.csv') as f:
for i in f:
match = i.split(',')[-1].strip()
if any(match == j for j in matches):
output.append(i)
["'A J1, Jhon1',jhon1@jhon.com, A/B-201 Test1\n",
"'A J3, Jhon3',jhon3@jhon.com, A/B-203 Test3\n"]
in
检查(复杂度为 O(1),而不是 O(N) 用于列表和元组)。Table
helper 用于处理表数据和流( table docs )from convtools import conversion as c
from convtools.contrib.tables import Table
# creating a set of allowed values
allowed_values = {
item[0] for item in Table.from_csv("input2.csv").into_iter_rows(tuple)
}
result = list(
# reading a file with custom quotechar
Table.from_csv("input.csv", dialect=Table.csv_dialect(quotechar="'"))
# stripping last column values
.update(COLUMN_2=c.col("COLUMN_2").call_method("strip"))
# filtering based on allowed values
.filter(c.col("COLUMN_2").in_(c.naive(allowed_values)))
# returning iterable of tuples
.into_iter_rows(tuple)
# # OR outputting csv if needed
# .into_csv("result.csv")
)
"""
>>> In [36]: result
>>> Out[36]:
>>> [('A J1, Jhon1', 'jhon1@jhon.com', 'A/B-201 Test1'),
>>> ('A J3, Jhon3', 'jhon3@jhon.com', 'A/B-203 Test3')]
"""
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