Pandas 基于列合并 csv答案

【问题标题】：Pandas merge csv base on columnsPandas 基于列合并 csv
【发布时间】：2017-07-23 20:18:14
【问题描述】：

您好，我知道这个问题之前已经回答过了，但是我得到了奇怪的结果这些解决方案。所以希望能解释一下我的方法有什么问题。

我有 2 个 csv 文件

f1

A,B,C
1,2,3
1,2,3
3,3,3

f2

C,D,F
3,3,1
1,1,1

我正在尝试合并它们。简单

f = pd.merge(left=f1, right=f2, how='outer', on='C')

但是合并结果而不是给出预期的表格

A,B,C,D,F
1,2,3,3,1
1,2,3,3,1
3,3,3,3,1

我得到的结果是：

A,B,C,D,F
1,2,3
1,2,3
3,3,3
,,3,3,1
,,1,1,1

不知道为什么我会得到这个。

我不是在处理这些确切的数据。我从 csv 文件中读取这些数据为

pd.read_csv('filename.csv', usecols=[colnames])

编辑：

这是我的代码：

import pandas as pd
f2 = pd.read_csv('filename1.csv', usecols=[colnames])
f1 = pd.read_csv('filename2.csv', usecols=[colnames])
f = pd.merge(left=f1, right=f2, how='left', on='MergeCol')

【问题讨论】：

标签： python csv pandas merge

【解决方案1】：

这是您的解决方案。你想做一个左连接而不是外连接：

import pandas as pd
f1 = pd.DataFrame({'A':[1,1,3], 'B':[2,2,3], 'C':[3,3,3]})
f2 = pd.DataFrame({'C':[3,1], 'D':[3,1], 'F':[1,1]})
f = f1.merge(f2, how='left', on='C')

输出：

   A  B  C  D  F
0  1  2  3  3  1
1  1  2  3  3  1
2  3  3  3  3  1

如果您想写回 csv，只需执行以下操作：

f.to_csv('yourfile.csv', index=False)

【讨论】：

是的，这行得通。我想问题在于我读取 csv 文件的方式，因为当我运行文件代码时，我仍然得到相同的结果。 pd.read_csv('filename1.csv', usecols=[colnames]) 似乎没有创建正确的数据框。
@RajatVij 嗯...查看您编辑的代码，您正在为您的两个数据框创建传递[colnames]。这实际上将从两个 CSV 文件中提取相同的列。此外，如果colnames 已经是一个列表，则不需要方括号。此外，如果您通过MergeCol 加入，那么我假设MergeCol 是您的两个数据框中都存在的列名。
是的，我只是为了可读性而写了 colname。我正在传递像['name','date'..] 这样的值。是的 MergeCol 存在于两个具有共同值的 csv 文件中。有多个同名列需要重复，但公共数据在MergeCol中。
叹气，我刚刚检查过，我的 MergeCol 值是 csv 中的整数，因此在其中一个文件中它以 12.0 的形式出现，在另一个文件中以 12 的形式出现
感谢您的帮助，我只是将其转换为字符串并使用它来完成此操作。它正在将 int 转换为 float，因为 column 有一些 NaN 值。稍后会更新帖子。