Question

我有两个.csv个文件，只有一行，但有很多列。我希望比较列中的数据（前3列除外）并输出包含文件减法的新.csv，计算为baseline - test。

test1.csv

20170223, 433000000, 8k, -50, -50, -10, -50, -50

baseline.csv

20170223, 433000000, 8k, -50, -50, -50, -50, -50

生成的.csv文件应为：

20170223, 433000000, 8k,   0,   0, -40,  -0,  -0

我能够调出.csv个文件，但是列位置和计算很难实现。

这是我到目前为止所做的：

import csv
with open('test001.csv', 'r') as f:
reader = csv.reader(f, delimiter = ',')
first_list = list(reader)
f.close()


with open('test002.csv', 'r') as f:
reader = csv.reader(f)
second_list = list(reader)
f.close()

result_list = list()
list_a = list()
list_b = list()

for row in first_list:
    for x in range(0, 6):
    result_list.append(row[x])

for x in range(6, len(row)-1):
    list_a.append(row[x])

for row in second_list:
 for x in range(6, len(row)-1):
    print(row[x])

    list_b.append(row[x])

for x in range(0, len(list_a)-1):    
 a = float(list_a[x])
 b = float(list_b[x])
 c = a-b
result_list.append(c)

myfile = open('difference.csv', 'w')
wr = csv.writer(myfile, quoting=csv.QUOTE_ALL)

wr.writerow(result_list)

myfile.close()

Answer 1

假设您已将这些文件读入两个列表one和two

然后您可以使用zip按元素逐个元素地比较这些列表，如下所示：

>>> one = [1, 2, 3]
>>> two = [4, 5, 6]
>>> for o, t in zip(one, two):
...     print(o, t)
... 
(1, 4)
(2, 5)
(3, 6)
>>>

而不是print实现你自己的逻辑。要从第4列开始，只需使用

`zip(one, two)[3:]`

Answer 2

您可以像这样使用pandas：

import pandas as pd
df1 = pd.read_csv('test1.csv', header=None)
df2 = pd.read_csv('baseline.csv', header=None)

diff = df1.copy()
diff[diff.columns[3:]] -= df2[df2.columns[3:]]
diff.to_csv('difference.csv', index=False, header=None)

CSV文件值比较，生成带有结果的新CSV文件

2 个答案: