Python如何根据两个文件的共同信息合并两个CSV文件？

Question

埃文斯， 万分感谢。这几乎是预期的结果。请帮忙修改如下。 我们需要一点改变。请看一下图像。 在当前结果中，fileOne 中的每条记录都在 fileTwo 中搜索相似的 adv_id 和 user_id，当找到一条记录时，将其停止。但可能性是fileTwo中可能有几条类似的记录。因此，我们需要来自 fileTwo 的所有类似记录。并且fileOne 的所有记录必须至少在fileTwo 中可用一次或多次。因此，我们应该包括 fileOne 的所有记录以及来自 fileTwo 的所有类似记录。我认为逐行搜索可能会有所帮助。即取 fileOne 的 first 的 adv_id 和 user_id 并搜索 fileTwo 中的所有记录以找到相似的记录。接下来使用 fileOne 的第二条记录并搜索 fileTwo 中的所有记录。等等。

Revised Image For Expected Result

Answer 1

以下脚本将根据您的原始示例数据创建result.csv（请参阅过去对问题的编辑）：

import csv
from collections import defaultdict

d_entries = defaultdict(list)

with open('fileTwo.csv', 'r') as f_fileTwo:
    csv_fileTwo = csv.reader(f_fileTwo)
    header_fileTwo = next(csv_fileTwo)
    for cols in csv_fileTwo:
        d_entries[(cols[0], cols[1])].append([cols[0], ''] + cols[1:])

with open('fileOne.csv', 'r') as f_fileOne, open('result.csv', 'w', newline='') as f_result:
    csv_fileOne = csv.reader(f_fileOne)
    csv_result = csv.writer(f_result)
    header_fileOne = next(csv_fileOne)
    csv_result.writerow(header_fileOne)

    for cols in csv_fileOne:
        if (cols[0], cols[2]) in d_entries:
            csv_result.writerow(cols)
            csv_result.writerows(d_entries.pop((cols[0], cols[2])))

result.csv 在 Excel 中打开时将包含以下数据：

在 Python 3.4.3 中测试

仅匹配 adv_id 列并包含所有条目：

import csv
from collections import defaultdict

d_entries = defaultdict(list)

with open('fileTwo.csv', 'r') as f_fileTwo:
    csv_fileTwo = csv.reader(f_fileTwo)
    header_fileTwo = next(csv_fileTwo)
    for cols in csv_fileTwo:
        d_entries[cols[0]].append([cols[0], ''] + cols[1:])

with open('fileOne.csv', 'r') as f_fileOne, open('result.csv', 'w', newline='') as f_result:
    csv_fileOne = csv.reader(f_fileOne)
    csv_result = csv.writer(f_result)
    header_fileOne = next(csv_fileOne)
    csv_result.writerow(header_fileOne)

    for cols in csv_fileOne:
        if cols[0] in d_entries:
            csv_result.writerows(d_entries.pop(cols[0]))
        csv_result.writerow(cols)