如何在 Python Pandas 中加入 CSV 比较 2 CSV答案

【问题标题】：How to Join CSV in Python Pandas Comparing 2 CSV如何在 Python Pandas 中加入 CSV 比较 2 CSV
【发布时间】：2019-04-18 15:34:06
【问题描述】：

我有 2 个 csv 文件，比如说 A.csv 和 B.csv。 A.csv 有 a、b、c、d 列，B.csv 有 x、y、z、t 列。我想搜索如果列 x 中存在列 a 中的条目，则打印 z 和 d 如果该行。

喜欢，

for each i in A
    if A.[a][i] exist in B.x
       print A.[d][i] + B.[z][i]

-- 我已经有了下面的代码。我只需要学习如何解决这个问题的代码

 import pandas as pd
 import numpy as np
 import matplotlib.pyplot as plt


A = pd.read_csv('path1')
B = pd.read_csv('path2')

【问题讨论】：

能否提供A 和B 的示例数据框以及预期输出？

标签： python pandas csv numpy

【解决方案1】：

想象一下您的 csv 数据文件如下所示：

print(df1)

    A   B   C   D
0   1   4   7   4
1   2   5   8   5
2   3   6   9   8

print(df2

    X   Y   Z   T
0   1   11  6   8
1   5   12  8   0
2   2   13  0   4

考虑到左表是 df1 而右表是 df2，一个简单的合并就可以解决您的问题

df  = df1.merge(df2,left_on='A',right_on='X')[['Z','D']]

print(df)

    Z   D
0   6   4
1   0   5

这将从提到的列返回匹配的行元素。（这里是 Z，D）

【讨论】：

【解决方案2】：

我认为最简单的解决方案是使用左连接：

>>> print(A)
   a  b  c  d
0  1  2  3  4
1  2  3  4  5
2  4  4  5  6

>>> print(B)

   x   y   z   t
0  1  20  30  40
1  3   4   5   6

>>> result = A.merge(left_on='a', right=B, right_on='x', how='left')[['z', 'd']].dropna()

>>> print(result)
      z  d
0  30.0  4

【讨论】：