[英]How to overwrite a particular column of a csv file using pandas or normal python?
[英]How to overwrite a column in a csv file using a different csv file
我是python的新手,我完全被卡住了! 我有兩個要合並為一個csv文件的csv文件。 以下是每個文件的前幾行,包括實際的輸出文件和我想要獲取的輸出文件。 注意:我意識到文件不完全匹配(即CO_Num不相同),但是我只是抓住了每個文件的前幾行,並且它們的順序不正確。
plat1.csv:
District,Complex_ID,Structure_Num,Area,Block,Name,Long,Latitude,Operator,Status,Comments,CO_Num
4,90100,1,AC, 24, SSMANIFO, -94.76940277, 26.95505833,,,, ,
4,183,1,AC, 25, A-Hoover Spar, -94.68872137, 26.93905139,,,,00276, 4825
4,2008,1,AC, 857, A(Perdido), -94.89791489, 26.12890071,,,,00689, 7835
COMPAC.csv:
CO_Num,Operator
03249, LOUISIANA LAND AND EXPLORATION COMPANY LLC
03267,145 OG HOLDINGS LLC
03271,157 OG HOLDINGS LLC
plat2.csv
,90222,1,WR, 469, SS Manifold, -90.53058044, 26.51964805,,,, ,
4,183,1,AC, 25, A-Hoover Spar, -94.68872137, 26.93905139,,,,00276, 4825
4,10500,1,GA, 209, A, -94.545972, 29.130363,,,,00276, 58
desired plat2.csv
District,Complex_ID,Structure_Num,Area,Block,Name,Long,Latitude,Operator,Status,Comments,CO_Num
4, 90100,1,AC,24, SSMANIFO,-94.76940277,26.95505833,,,,
4, 183,1,AC,25,A-Hoover Spar,-94.68872137,26.93905139,EXXON MOBIL CORPORATION,,,00276
4,2008,1,AC, 857, A(Perdido),-94.89791489,26.12890071,SHELL OFFSHORE INC.,,,00689
我需要基於CO_Num列加入文件。 我遇到的問題與“操作員”列有關。 在plat1.csv中,該列為空,我需要使用COMPAC.csv文件來填充它。我嘗試使用下面的代碼,但是沒有用。 plat2.csv中的“操作員”字段仍然為空。
import pandas as pd
c=pd.read_csv("c:/platform/plat1.csv")
d=pd.read_csv("c:/platform/COMPAC.csv")
merged=c.merge(d, how='left')
merged.to_csv("c:/platform/plat2.csv", index=False)
我還應該提到,並不是plat1.csv中的每一行都有一個CO_Num。 我認為這可能是問題的一部分,但是當我將plat1.csv和COMPAC.csv分別剪切到一行(顯然匹配CO_Numb)后重新運行時,它仍然無法正常工作。
之后,我嘗試使用剪切后的文件重新運行它,但是我從plat1.csv中刪除了Operator列。 的操作成功,但是我需要將Operator列放在plat1.csv中的位置,而不是最后。
基本上,我需要一種方法來合並/合並這兩個csv文件,其中plat1.csv中的Operator列被COMPAC.csv文件中的內容覆蓋,並且如果沒有CO_Num,則該行在Operator列中只是空的(所有其他列保持不變)。
同樣,我對此很陌生,或者如果沒有任何意義或有任何疑問,請告訴我!
您不應在合並中包括c的空Operator列(包括它意味着同時合並CO_Num和Operator,這意味着沒有共享密鑰):
merged = c[col for col in c.columns if col != 'Operator'].merge(d, how='left')
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