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我刚开始学习 Python，我需要帮助我编写实习要求我编写的脚本。

我有一个 csv 文件（sheet1.csv），我只需要从两个具有相互对应的标题 referenceID 和 PartNumber 的列中提取数据。我需要更新一个名为 sheet2.csv 的单独 csv 文件，该文件还包含两列 referenceID 和 PartNumber，但是许多 PartNumber 单元格是空的。

基本上我需要用 sheet1 中的值填写“PartNumber”字段。根据我所做的研究，我决定使用字典是编写此脚本的可靠方法（我认为）。到目前为止，我已经能够读取文件并创建两个字典，其中 referenceID 作为键，PartNumber 作为值……这是我展示的字典外观示例。

import csv 
a = open('sheet1.csv', 'rU')
b = open('sheet2.csv', 'rU')
csvReadera = csv.DictReader(a)
csvReaderb = csv.DictReader(b)
a_dict = {}
b_dict = {}

for line in csvReadera:
    a_dict[line["ReferenceID"]] = line["PartNumber"]
print(a_dict)

for line in csvReaderb:
    b_dict[line["ReferenceID"]] = line["PartNumber"]
print(b_dict)

a_dict = {'R150': 'PN000123', 'R331': 'PN000873', 'C774': 'PN000064', 'L7896': 'PN000447', 'R0640': 'PN000878', 'R454': 'PN000333'}
b_dict = {'C774': '', 'R331': '', 'R454': '', 'L7896': 'PN000000', 'R0640': '', 'R150': 'PN000333'}

如何比较两个字典并填充/覆盖 b-dict 的缺失值，然后写入 sheet2？当然，肯定有比我想出的更有效的方法，但是我以前从未使用过 Python，所以请原谅我可怜的尝试！

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1 回答 1

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看看熊猫图书馆。

import padas as pd

#this is how you read
dfa = pd.read_csv("sheet1.csv")
dfb = pd.read_csv("sheet2.csv")

让我们把你定义为 testdata 的 dicts

a_dict = {'R150': 'PN000123', 'R331': 'PN000873', 'C774': 'PN000064', 'L7896': 'PN000447', 'R0640': 'PN000878', 'R454': 'PN000333'}
b_dict = {'C774': '', 'R331': '', 'R454': '', 'L7896': 'PN000000', 'R0640': '', 'R150': 'PN000333'}
dfar = pd.DataFrame(a_dict.items(), columns = ['ReferenceID', 'PartNumber'])
dfbr = pd.DataFrame(b_dict.items(), columns = ['ReferenceID', 'PartNumber'])
dfa = dfar[['ReferenceID', 'PartNumber']]
dfa.columns = ['ReferenceIDA', 'PartNumberA']
dfb = dfbr[['ReferenceID', 'PartNumber']]
dfb.columns = ['ReferenceIDB', 'PartNumberB']

你明白了

  In [97]: dfa
Out[97]: 
  ReferenceIDA PartNumberA
0         R331    PN000873
1         R454    PN000333
2        L7896    PN000447
3         R150    PN000123
4         C774    PN000064
5        R0640    PN000878

In [98]: dfb
Out[98]: 
  ReferenceIDB PartNumberB
0         R331            
1         R454            
2        R0640            
3         R150    PN000333
4         C774            
5        L7896    PN000000

现在

    In [67]: cd = pd.concat([dfa,dfb], axis=1)

    In [68]: cd
    Out[68]: 
  ReferenceIDA PartNumberA ReferenceIDB PartNumberB
0         R331    PN000873         R331            
1         R454    PN000333         R454            
2        L7896    PN000447        R0640            
3         R150    PN000123         R150    PN000333
4         C774    PN000064         C774            
5        R0640    PN000878        L7896    PN000000




cd["res"] = cd.apply(lambda x : x["PartNumberB"] if x["PartNumberB"] else x["PartNumberA"], axis=1)

 cd
Out[106]: 
  ReferenceIDA PartNumberA ReferenceIDB PartNumberB       res
0         R331    PN000873         R331              PN000873
1         R454    PN000333         R454              PN000333
2        L7896    PN000447        R0640              PN000447
3         R150    PN000123         R150    PN000333  PN000333
4         C774    PN000064         C774              PN000064
5        R0640    PN000878        L7896    PN000000  PN000000

这就是你想要的

刚刚设置

dfbr['PartNumber'] = cd['res']

并转储到 csv

dfbr.to_csv('sheet2.csv')
于 2012-11-29T23:28:20.187 回答