比较CSVfile 1和CSVfile 2列值后，Python生成第三CSV_python

我有两个包含以下内容的csv文件：

CSVFile1：

Data A  Temp at City A  Temp at City B
87.900002   275.151367  273.20108
88.300003   275.213867  273.32608

CSVFile2：

Data A  Temp at City A  Temp at City B
79.266687   299.566367  213.20766
97.300003   306.213867  271.47999

我想制作一个新的CSV文件，该文件采用不同的列值。 结果应该是CSVFile 1和CSVFile 2之间的变化，我希望在新的csv中看到这种差异。

我努力了：

import numpy as np    

with open('old.csv', 'r') as t1, open('new.csv', 'r') as t2:
  fileone = t1.readlines()
  filetwo = t2.readlines()

with open('update.csv', 'w') as outFile:
  for line in filetwo:
    if line not in fileone:
        outFile.write(line)

np.savetxt(f, output,fmt="%f",delimiter=',')
f.close()

根据我认为您的代码正在尝试执行的操作（输出filetwo中所有不在fileone中的行），可以使用array.count（）命令。

file.readlines（）返回一个数组，因此fileone和filetwo都可以像普通数组一样使用。 如果该行不在fileone中，则该行的计数将为0，例如：

x = ["bob", "sandra", "david", "ralph"]
y = ["bob", "david"]

for name in x:
    if(y.index(name) == 0):
        print(name)

将输出：

bob
sandra

因此，在您的程序中，您可以替换：

for line in filetwo:
if line not in fileone:
    outFile.write(line)

带有：

for line in filetwo:
    if(fileone.count(line) == 0):
        outFile.write(line)

编辑：

python中的文件处理是通过函数完成的，该函数采用打开文件的方式和模式（ 'w'表示写入（它将完全覆盖文件）或'r'表示读取）。 因此，例如：

data = open("data.csv", "w")

将打开文件，然后可以使用data.write()将其写入。 使用data.close完成后可以关闭文件。 所有这些加在一起给我们：

difference = open("difference.csv", "w")

for line in filetwo:
    if(fileone.count(line) == 0):
        difference.write(line)

difference.close()

这是问题得到后的另一个答案。 解决此问题（查找两个文件之间的值差异）非常复杂，需要分解为几个步骤：

打开两个文件并将它们读入python变量
将原始CSV文件转换为浮点数的python数组
找到它们之间的差异并将结果放入新数组中
将此结果数组转换为原始CSV文件并将其保存到文件

第1步：

使用函数在python中打开文件，该函数同时采用文件位置和模式（ 'r'表示读取， 'w'表示写入以及其他方式）。 打开文件后，我们可以使用函数获取文件中的所有行，并将它们作为数组返回，每一项都是一行。 使用这个：

# Open files
file1 = open("data1.csv", "r")
file2 = open("data2.csv", "r")

# Read all file lines
data1 = file1.readlines()
data2 = file2.readlines()

# Close files
file1.close()
file2.close()

例如，如果我们有文件data1.csv ：

2,1,5
7,2,4
1,5,1

和data2.csv ：

1,2,4
3,2,6
6,3,1

然后，在此段的末尾， data1等于['2,1,5\\n', '7,2,4\\n', '1,5,1']而data2等于['1,2,4\\n', '3,2,6\\n', '6,3,1']

第2步：

步骤2分为两个阶段-获取最终数据，然后将文本字符串转换为数字（在这种情况下为浮点数）。 在第一阶段，我利用函数将整个数据行分离为单独的数据点。 例如：

x = "67,45,23"
print(x.split(","))

将输出：

['67', '45', '23']

但是请注意，数字仍然是字符串，这就是为什么我们需要第二阶段的原因，在该阶段，我遍历每个单独的数据点并将其转换为浮点数（因此，在创建数据文件时，应删除所有列标题以停止发生错误）。 我将所有这些放入两个单独的函数中（一个用于获取数据，一个用于将其转换为浮点数），然后在两个数据集上调用它们。

# Extract an array from the rows of CSV data
def getDataFromCSV(data):
    extract = []
    # Go through each row in the data
    for row in data:
        # Remove newline in from row
        row = row.strip()
        # Seperate row into individual columns
        row = row.split(",")
        # Add to the final data
        extract.append(row)
    # Return the extracted data
    return extract

final1 = getDataFromCSV(data1)
final2 = getDataFromCSV(data2)

# Convert all data in an array to a float
def convToFloat(data):
    newData = []
    # Iterate through each row
    for row in data:
        newRow = []
        # Go through each column
        for column in row:
            # Convert numbers to an float
            newRow.append(float(column))
        # Append new row to newData
        newData.append(newRow)
    # Replace dataset with new data
    return newData

# Run function on both datasets
final1 = convToFloat(final1)
final2 = convToFloat(final2)

在两个段都调用之后， final1为[[2.0, 1.0, 5.0], [7.0, 2.0, 4.0], [1.0, 5.0, 1.0]] final1 [[2.0, 1.0, 5.0], [7.0, 2.0, 4.0], [1.0, 5.0, 1.0]] final2 [[1.0, 2.0, 4.0], [3.0, 2.0, 6.0], [6.0, 3.0, 1.0]] final2 [[2.0, 1.0, 5.0], [7.0, 2.0, 4.0], [1.0, 5.0, 1.0]]而final2为[[1.0, 2.0, 4.0], [3.0, 2.0, 6.0], [6.0, 3.0, 1.0]] final2 [[1.0, 2.0, 4.0], [3.0, 2.0, 6.0], [6.0, 3.0, 1.0]] final2 [[1.0, 2.0, 4.0], [3.0, 2.0, 6.0], [6.0, 3.0, 1.0]]如果我们继续使用上面的相同文件。

第三步：

在第3步中，我们找到两个数组之间的数值差。 首先，我创建一个数组来保存数据集之间的差异。 然后，使用函数确定数据集中的行数和列数（不用说要比较两个数据集，它们都必须具有相同的行数和列数）。

然后，我遍历两个数据集中的每一行，创建一个新的临时行，然后将其追加到差异数组中。 在此之前，每一列都经过检查，第二个文件中的数字从第一个文件中的数字中删除，以查找它们之间的变化。 这也将转换为同一行中的字符串-这对于以后很重要。

# Create difference array
difference = []

# Get the amount of rows in the dataset
rows = len(final1)

# Get the amount of columns in the dataset
columns = len(final1[0])

# Go through this for each row
for row in range(rows):
    # Create a new row to put data in
    newRow = []
    # For each column in the row
    for column in range(columns):
        # Get the difference in the dataset and convert it to a string
        diff = str(final2[row][column] - final1[row][column])
        # Append it to the new row
        newRow.append(diff)
    # Add the new row to the final difference array
    difference.append(newRow)

之后， difference数组为[['-1.0', '1.0', '-1.0'], ['-4.0', '0.0', '2.0'], ['5.0', '-2.0', '0.0'] 。

第四步：

最后，需要将差异转换为原始csv文件并保存到磁盘。 为此，我使用了函数，该函数使用某个字符串将数组中的项目连接起来。 但是，这仅适用于字符串，这就是为什么我们之前必须进行转换。 例如：

y = ["The", "small", "dog"]
print(" - ".join(y))

输出：

The - small - dog

我创建了一个output字符串来保存输出文件，然后遍历每一行，并将数据点与一起连接,然后在末尾添加换行符\\n 。 然后，我写入文件-就像读取文件一样简单，我再次使用'w'模式再次使用函数（警告 -这将删除那里已经存在的任何文件）。 然后，简单地调用file.write()函数和程序。 像这样：

# Create an output text file
output = ""

# Loop through the results
for row in difference:
    # Append a csv-formatted list to the file
    output += ",".join(row)
    output += "\n"

# Open a file to output to
outputFile = open("output.csv", "w")

# Write output
outputFile.write(output)

output.csv文件的内容为：

-1.0,1.0,-1.0
-4.0,0.0,2.0
5.0,-2.0,0.0

结论：

如果您有任何疑问或需要任何澄清，请随时发表评论。

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