基于两列匹配来自两个 csv 文件的数据并创建一个包含选定列的新 csv 文件答案

【问题标题】：Matching data from two csv files based on two columns and creating a new csv file with selected columns基于两列匹配来自两个 csv 文件的数据并创建一个包含选定列的新 csv 文件
【发布时间】：2013-06-24 15:30:35
【问题描述】：

我有两个 csv 文件。

一个.csv：

1, 12.1455675, -13.1287564, 23, 9, 4.5, 4
2, 12.5934593, -13.0856385, 14, 5, 9.7, 6
3, 12.0496204, -13.8938582, 14, 6, 3.4, 9
4, 12.1456084, -12.1939589, 45, 2, 3.4, 8

两个.csv：

9, 12.0496, -13.8939, .3, 55
3, 12.1456, -13.1288, 3.4, 9

我想要做的是根据第一列和第二列匹配两个 csv 文件。我想要另一个具有匹配列 1 和 2 的 csv 文件，但还包括来自 two.csv 的相应第 3 列值和来自 one.csv 的第 6 列值。像这样：

12.0496, -13.8939, 55, 3.4
12.1456, -12.1288, 9, 4.5

我不确定如何处理这个问题，尤其是当 two.csv 中的某些值被四舍五入时。

非常感谢任何帮助！

【问题讨论】：

有谁知道不使用 SQL 的方法？

标签： python csv python-2.7

【解决方案1】：

您可以使用pandas' io 来读取/写入 csv 文件，并使用database-style joining/merging capabilities 来合并文件：

import pandas as pd

normalize = lambda x: "%.4f" % float(x) # round
df = pd.read_csv("one.csv", index_col=(0,1), usecols=(1, 2, 5),
                 header=None, converters=dict.fromkeys([1,2], normalize))
df2 = pd.read_csv("two.csv", index_col=(0,1), usecols=(1, 2, 4),
                  header=None, converters=dict.fromkeys([1,2], normalize))
result = df.join(df2, how='inner')
result.to_csv("output.csv", header=None) # write as csv

结果

12.0496,-13.8939,3.4,55
12.1456,-13.1288,4.5,9

【讨论】：

【解决方案2】：

这是关于 SO 的一个很常见的问题。

就我自己而言，同样的答案：对于中期解决方案，导入数据库，然后使用 JOIN 执行查询...

尝试搜索： https://stackoverflow.com/search?q=combining+csv+python

【讨论】：

我无法根据两列找到任何匹配项并处理舍入问题。
我的回答仍然是有效的想法。这不是（仅）一个玩笑：在两列上执行join。此外，您甚至可以在 SQL 级别进行一些计算...
你能给我举个例子吗？我不熟悉加入python。
我不是在讨论“Python 中的联接”，而是使用 Python 来执行 SQL 联接：这是一个示例：zetcode.com/db/sqlite/joins 你会发现很多互联网上的资源。附带说明一下，标准 Python 发行版嵌入了 Sqlite3，因此您无需安装额外的库。
谢谢。抱歉，我根本不熟悉 SQL。我需要将我的 csv 文件转换为表吗？