Python比较2 CSV的删除差异

Question

我有1个受到大量操作的CSV，它看起来像这样：

"ID","Vulnerability","Report Category","IP","DNS","NetBIOS","OS", "x","Title","Category Type","x.x.x.x","DNS Name","Net Name","Windows"

第二个CSV看起来像这样：

"IP","DNS","NetBIOS","OS","Title","x.x.x.x","DNS Name","Net Name","Operating System","Title"

我需要做的是根据某些列比较2个CSV 在CSV 1上，我想将列B（漏洞）和列D（IP）与CSV 2列E（标题）和列A（IP）进行比较。出于此参数的目的，CSV1列B（漏洞）将精确匹配CSV列E（标题）数据 找到匹配后，它将删除CSV 2上匹配的行。

Answer 1

您已经知道可以使用pandas，只需将两个csv文件加载到数据帧中，然后加入表并删除它们匹配的位置。

例如：

csv2 = pd.DataFrame(data = {'col1' : [1, 2, 3, 4, 5], 'col2' : [10, 11, 12, 13, 14]})
csv1 = pd.DataFrame(data = {'col1' : [1, 3, 4], 'col2' : [10, 12, 13]})
print(csv2.loc[~csv2.set_index(list(csv2.columns)).index.isin(csv1.set_index(list(csv1.columns)).index)])

在此示例中，您将保留csv2中不在csv1中的所有值。

这应该是更高效的内存：

merged = csv2.merge(csv1, how="left", left_on=["Title", "IP"], right_on=["Vulnerability", "IP"])
print(merged.loc[merged['Vulnerability'].isnull()])

这会执行左连接（保留csv2中的所有值）和过滤器，以便仅保留与csv1不匹配的值。