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CSV比较列值python

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我有2个csv文件分别为 csv1 和 csv2 .

csv1

1,9,10
2,10,11
3,11,10

csv2

2,b
1,a
3,c

我想检查 csv1 的第1列的每个值到 csv2 的第1列，如果匹配， csv2 的第2列的其他值被追加到 csv1 . 我的最终输出是：

1,9,10,a
2,10,11,b
3,11,10,c
python csv

3 回答

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    使用python的CSV模块读取文件 . https://docs.python.org/2/library/csv.html

    使用for循环比较两个文件并将结果写入CSV .

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    Algo ：

    • 使用 csv module 来读取和编写csv文件 .

    • 创建csv文件的字典结构2

    • 以写入模式打开新文件 .

    • 在读取模式下打开csv文件1 .

    • 迭代csv文件1中的每一行 .

    • 检查行中的第一项是否存在于字典中（第2点） .

    • 如果6为真，则将字典中的值附加到当前行 .

    • 将行写入文件 . （第3点） .

    code ：

    import csv
# Create Dictionary structure of csv file 2
with open("/home/vivek/2.csv", "rb") as fp:
    root = csv.reader(fp,)
    root2 = {}
    for i in root:
        root2[i[0]] = i[1]

print "Debug 1: Dictionary of file 2:", root2

with open("/home/vivek/output.csv", "wb") as fp:
    with open("/home/vivek/1.csv", "rb") as fp1:
        output = csv.writer(fp, delimiter=",")
        root = csv.reader(fp1,)
        for i in root:
            #Check first item from the row is present in dictionary.  
            if i[0] in root2:
                i.append(root2[i[0]])
            output.writerow(i)

    清单 Append Vs Concatenation:

    >>> import timeit
>>> def addtest():
...   l = []
...   for i in range(1000): 
...       l +[i]
... 
>>> def appendtest():
...   l = []
...   for i in range(1000): 
...       l.append(i)
... 
>>> print "Time 1:", timeit.timeit('appendtest()', 'from __main__ import appendtest')
Time 1: 110.55152607
>>> print "Time 1:", timeit.timeit('addtest()', 'from __main__ import addtest')
Time 1: 265.882155895
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    以下应该做你需要的，它使用Python的csv模块 . 它首先将整个 csv2 读入一个字典，然后可以在阅读 csv1 时查看该键是否存在：

    import csv  

d_csv2 = {}

with open('2.csv', 'r') as f_csv2:
    csv_2 = csv.reader(f_csv2)
    for cols in csv_2:
        d_csv2[cols[0]] = cols[1]

with open('1.csv', 'r') as f_csv1, open('output.csv', 'wb') as f_output:
    csv_1 = csv.reader(f_csv1)
    csv_output = csv.writer(f_output)

    for cols in csv_1:
        if cols[0] in d_csv2:
            csv_output.writerow(cols + [d_csv2[cols[0]]])

    它会创建以下 output.csv 文件：

    1,9,10,a
2,10,11,b
3,11,10,c
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