我在file2.csv 中有两个名为file1.csv和file2.csv 的CSV文件，只有一列仅包含五条记录，而在file1.csv 中，我有三列包含超过一千条记录我想得到那些包含在file2.csv 中的记录例如这是我的file1.csv
'A J1, Jhon1',[email protected], A/B-201 Test1
'A J2, Jhon2',[email protected], A/B-202 Test2
'A J3, Jhon3',[email protected], A/B-203 Test3
'A J4, Jhon4',[email protected], A/B-204 Test4
.......and more records
在我的file2.csv 中，我现在只有五个记录，但将来可能会有很多
A/B-201 Test1
A/B-2012 Test12
A/B-203 Test3
A/B-2022 Test22
所以我必须从我的file1.csvat index[2]或index[-1] 中找到记录
这就是我所做的，但它没有给我任何输出它只是返回空列表
import csv
file1 = open('file1.csv','r')
file2 = open('file2.csv','r')
f1 = list(csv.reader(file1))
f2 = list(csv.reader(file2))
new_list = []
for i in f1:
if i[-1] in f2:
new_list.append(i)
print('New List : ',new_list)
它给了我这样的输出
New List : []
如果我做错了什么，请帮助纠正我。
pandas使用 可以相对轻松地完成此任务pandas。此处为 DataFrame 文档。
在下面的示例中，两个 CSV 文件被读入两个 DataFrame。使用匹配列上的内部联接合并 DataFrame。
输出显示合并的结果。
import pandas as pd
df1 = pd.read_csv('file1.csv', names=['col1', 'col2', 'col3'], quotechar="'", skipinitialspace=True)
df2 = pd.read_csv('file2.csv', names=['match'])
df = pd.merge(df1, df2, left_on=df1['col3'], right_on=df2['match'], how='inner')
在quotechar和skipinitialspace参数被用作在第一列中file1被引用，并包含一个逗号，还有就是最后一个字段前的逗号后前导空格。
col1 col2 col3
0 A J1, Jhon1 [email protected] A/B-201 Test1
1 A J3, Jhon3 [email protected] A/B-203 Test3
如果您选择，输出可以轻松写回 CSV 文件，如下所示：
df.to_csv('path/to/output.csv')
对于其他 DataFrame 操作，请参阅上面链接的文档。
下面的方法不使用任何库，只使用核心 Python。
file2列表中读取匹配项。file1并搜索每一行以确定最后一个值是否与 中的项目匹配file2。任何后续数据清理（如果需要）将取决于您的个人要求或用例。
output = []
# Read the matching values into a list.
with open('file2.csv') as f:
matches = [i.strip() for i in f]
# Iterate over file1 and place any matches into the output.
with open('file1.csv') as f:
for i in f:
match = i.split(',')[-1].strip()
if any(match == j for j in matches):
output.append(i)
["'A J1, Jhon1',[email protected], A/B-201 Test1\n",
"'A J3, Jhon3',[email protected], A/B-203 Test3\n"]
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