比较两个 CSV 文件之间的日期时间对象时出现循环问题答案

【问题标题】：Problem Looping when Comparing Datetime Objects Between Two CSV Files比较两个 CSV 文件之间的日期时间对象时出现循环问题
【发布时间】：2018-12-12 16:01:40
【问题描述】：

我有两个 csv 文件，其中第一列是时间戳。我最终想得到每行两次之间的差异。

import csv
import datetime

with open('file1.csv', 'rb')as csvfile:            
    filereader = csv.reader(csvfile, delimiter=',')                             
    for headers in range(2):                                                    
        next(filereader, None)                                                  
    for column in filereader:                                                   
        date = column[0]                                                        
        parsed_date = datetime.strptime(date, '%H:%M:%S')

with open('file2.csv', 'rb')as csvfile:            
    filereader2 = csv.reader(csvfile, delimiter=',')                             
    for headers in range(2):                                                    
        next(filereader2, None)                                                  
    for column2 in filereader:                                                   
        date2 = column2[0]                                                        
        parsed_date = datetime.strptime(date, '%H:%M:%S')
        time_delta = (parsed_date - parsed_date2)

就像现在一样，我的代码只使用了 parsed_date 的第一个实例，因为我已将它从循环中取出。如何获得所有值？我尝试在 for 循环中读取第二个 csv 文件，但随后我的程序冻结（我认为是因为它无休止地循环）。

【问题讨论】：

标签： python python-2.7 csv

【解决方案1】：

关于您的代码的一些注释。

import csv
import datetime

with open('file1.csv', 'rb')as csvfile:            
    filereader = csv.reader(csvfile, delimiter=',')                             
    for headers in range(2):                                                    
        next(filereader, None)                                                  
    for column in filereader:                                                   
        date = column[0]                                                        
        parsed_date = datetime.strptime(date, '%H:%M:%S') #this var will be recreated on each loop iteration

with open('file2.csv', 'rb')as csvfile:            
    filereader2 = csv.reader(csvfile, delimiter=',')                             
    for headers in range(2):                                                    
        next(filereader2, None)                                                  
    for column2 in filereader:                                                   
        date2 = column2[0]                                                        
        parsed_date = datetime.strptime(date, '%H:%M:%S')
        time_delta = (parsed_date - parsed_date2) # parsed_date2 - doesn't exist as was never created, time_delta is lost on each iteration

这意味着您不断丢失要处理的数据。为了解决您的问题，请先读取文件，然后再处理读取的数据：

import csv
import datetime

first_file_dates = []
second_file_dates = []

with open('file1.csv', 'rb')as csvfile:            
    filereader = csv.reader(csvfile, delimiter=',')                             
    for headers in range(2):                                                    
        next(filereader, None)                                                  
    for column in filereader:                                                   
        first_file_dates.append(datetime.strptime(column[0], '%H:%M:%S'))


with open('file2.csv', 'rb')as csvfile:            
    filereader2 = csv.reader(csvfile, delimiter=',')                             
    for headers in range(2):                                                    
        next(filereader2, None)                                                  
    for column in filereader:                                                   
        second_file_dates.append(datetime.strptime(column[0], '%H:%M:%S'))

for k,v in zip(first_file_dates, second_file_dates):
    print(k-v)

请注意，zip 会将生成的对象长度缩减为最短的数组。

【讨论】：

谢谢！这很有效，对我来说是一个比使用 Pandas 更好的解决方案。（我之前错过了声明空列表。Duh！）

【解决方案2】：

我建议阅读这两个 csv 文件并保存适用的数据。然后将两者 zip 在一起，并对 zip 中的每个元组执行差异

【讨论】：

【解决方案3】：

这可以通过将两个 csv 分别读入一个数据框然后合并索引并创建第三列作为增量来完成。

【讨论】：