CSV 字典过滤 CSV 文件答案

【问题标题】：CSV Dictionary to filter a CSV fileCSV 字典过滤 CSV 文件
【发布时间】：2018-07-16 15:34:04
【问题描述】：

我正在将 Python 3.6 与 pandas 和 numpy 一起使用。我有两个 CSV 文件，都没有包含任何标题（所以索引是内置的）。一个是带有计算机名的单列列表： PC001 PC002 PC003 ...

另一个文件是系统的导入文件。它是一个 csv 文件。电脑名称是第三列： addprinter,终端,PC001,东西,东西 addprinter,终端,PC002,东西,东西 addprinter,终端,PC003,东西,东西 ...

现在导入文件包含数千个条目，我只需要将行复制到一个新的 csv（将其命名为 to-be-imported.csv），其中包含来自我们称之为 hostnames.csv 的 pc 名称

我在这里使用这个来“接近”：

np.intersect1d(df_main[2],df_key[0])

不幸的是，它只会列出在巨大的 csv 中找到的电脑名称，但不会列出包含名称的行（因此它可以很容易地写入新的 csv）。

我知道这对我来说是进步，但我也相信我会学到很多东西。所以希望有一个善良的灵魂理解我想做什么并分享一些指导

【问题讨论】：

只是为了检查我的理解是否正确-您有两个 .csv 文件，并且您只想从大型导入文件中获取记录，其中 PC 名称在您的 hostnames.csv 文件中，对吗？
Select rows from a DataFrame based on values in a column in pandas的可能重复
@Ben 是的，这是正确的。所以在脚本中我做了这样的事情：加载 df1 hugedatafile.csv 加载 df2 hostnames.csv 检查 hostnames.csv 中的第一个条目（位于第一列）是否与巨大数据文件中的任何内容匹配（huge.csv - 主机名在第三列）。如果是这样，请将完整的行（addprinter、terminal、PC001、...、...）复制/写入新的 csv（to-be-imported.csv）。继续比较和复制（如果匹配）直到文件结束。然后检查 hostnames.csv 中的第二个条目（第 1 列，第 2 行），依此类推，直到检查 hostnames.csv 中的最后一个条目是否匹配。

标签： python pandas csv numpy export-to-csv

【解决方案1】：

如回答here，您可以使用isin：

hosts = pd.read_csv('hostnames.csv', header=None, names=['hosts'], squeeze=True)
df = pd.read_csv('import.csv', header=None, names=['a', 'b', 'host', 'c'])
result = df.loc[df['host'].isin(hosts)]

然后将结果写入带有to_csv 的CSV 文件。

【讨论】：

非常感谢！需要注意的重要一点：对于“df”行，字母必须与实际列的数量相匹配。在我的文件中，我有 6 列，所以我必须添加 'd','e' ... 然后它就像一个魅力。现在我将继续输出（写入 csv），然后就完成了。谢谢你:)