如何檢查缺少的標頭並將其添加到 csv 文件

Question

我有一個 CSV 文件，假設共有 6 個列標題，其中第一個 A1(Location) 始終是固定的。 但是，由於動態數據，我有時只能從 CSV 文件的其他 5 個標題中獲得 3 個列標題，並且這些標題可能是從 B1 到 F1 的這 5 列中的任何列。 第一張截圖顯示了我想要的所有列，第二張截圖顯示了我得到的。

現在我想做的是，首先應該能夠以某種方式檢查文件中的 header，如果它已經可用，則忽略它，如果它不可用，然后使用 python 將缺少的標題添加到 CSV 文件的下一列中。

注意：僅標題對我來說就足夠了，我會用 0 或空白填充下面的空白行以匹配表格。

請幫助我！

Answer 1

import pandas as pd

file_path='Yourfile.csv' #file name
df = pd.read_csv(file_path) #reading csv file 
df = df.fillna(0) #replace NaN to 0

Answer 2

不幸的是，我知道沒有比 csv 文件中存在的列更多的干凈直接的方法來聲明更多的列。

但是一旦你得到了 Pandas DataFrame，很容易添加缺失的列：

# read a CSV file having missing columns:
tmp = pd.read_csv('file.csv')

#create an empty dataframe with all the expected columns
df = pd.DataFrame(columns=['Location', 'Total', 'Open', 'Checkin', 'Closed', 'Cancelled'])

# just copy the data:
df[tmp.columns] = tmp

就這樣。 缺失的列將用 NaN 值填充。

Answer 3

import pandas as pd

#Read the first excel file content
df1 = pd.read_excel(r'/content/MainFile.xlsx')

#Read the second excel file content where headers are missing
df2 = pd.read_excel(r'/content/ClientFile.xlsx')

現在查找兩個文件之間的不同列並將它們提取到一個新的數據框中：

extracted_col= df1[df1.columns.difference(df2.columns)]

然后將提取的列加入到您丟失的頭文件中。

df2=df2.join(extracted_col)