Python Pandas:比较两个CSV文件,并通过匹配列来从两个文件中删除行

时间:2018-11-13 14:44:54

标签: python python-3.x pandas csv file-manipulation

如果其他文件中没有第一列的值,则需要从两个文件中删除行。

让我们考虑两个CSV文件

file1.csv:
yrdi_391    111    1.11    1.0    1.1    111.0
yfyrn_9132  222    2.22    2.0    2.2    222.0
kdkfke_392  999    9.99    9.0    9.9    999.0
hfeisk_3    333    3.33    3.0    3.3    333.0

file2.csv:
yrdi_391    444    4.44    4.0    4.4    444.0
yfyrn_9132  555    5.55    5.0    5.5    555.0
hfeisk_3    666    6.66    6.0    6.6    666.0
fhedn_271   888    8.88    8.0    8.8    888.0

现在,我们需要从kdkfke_392中删除以file1.csv开头的整行,因为file2.csv中没有该行。

另一方面,我们需要删除从fhedn_271开始的整行,因为它不在file1.csv中。

预期结果

file1.csv:
yrdi_391    111    1.11    1.0    1.1    111.0
yfyrn_9132  222    2.22    2.0    2.2    222.0
hfeisk_3    333    3.33    3.0    3.3    333.0

file2.csv:
yrdi_391    444    4.44    4.0    4.4    444.0
yfyrn_9132  555    5.55    5.0    5.5    555.0
hfeisk_3    666    6.66    6.0    6.6    666.0

到目前为止,file1.csvfile2.csv中的行尚未排序。 如果需要,我们可以先进行排序,然后再应用删除。

与CVS相关的熊猫操作是首选,因为在我们拥有标头的两个文件中,都需要保留它们。

Python脚本新手!

任何帮助将不胜感激!

1 个答案:

答案 0 :(得分:1)

您可以使用isin()

print (df)

            0    1     2    3    4      5
0    yrdi_391  111  1.11  1.0  1.1  111.0
1  yfyrn_9132  222  2.22  2.0  2.2  222.0
2  kdkfke_392  999  9.99  9.0  9.9  999.0
3    hfeisk_3  333  3.33  3.0  3.3  333.0

print (df1)

            0    1     2    3    4      5
0    yrdi_391  444  4.44  4.0  4.4  444.0
1  yfyrn_9132  555  5.55  5.0  5.5  555.0
2    hfeisk_3  666  6.66  6.0  6.6  666.0
3   fhedn_271  888  8.88  8.0  8.8  888.0

csv_df = df[df[0].isin(df1[0])]

print (csv_df)
            0    1     2    3    4      5
0    yrdi_391  111  1.11  1.0  1.1  111.0
1  yfyrn_9132  222  2.22  2.0  2.2  222.0
3    hfeisk_3  333  3.33  3.0  3.3  333.0

csv_df1 = df1[df1[0].isin(df[0])]

print (csv_df1)
            0    1     2    3    4      5
0    yrdi_391  444  4.44  4.0  4.4  444.0
1  yfyrn_9132  555  5.55  5.0  5.5  555.0
2    hfeisk_3  666  6.66  6.0  6.6  666.0

csv_df.to_csv('temp.csv', index=False)
csv_df1.to_csv('temp1.csv', index=False)