python将CSV1与csv2文档的证券代码对比,在CSV1新加一列内部控制指数评分,将证券代码一致的则将csv2的内部控制指数评分的数据填写到csv1的新列中
时间: 2024-05-07 08:16:37 浏览: 18
可以使用 pandas 库来操作 CSV 文件,具体步骤如下:
1. 读取 CSV1 和 CSV2 文件为 pandas 的 DataFrame 对象。
2. 以证券代码为键,将 CSV2 中的内部控制指数评分构建成一个字典。
3. 遍历 CSV1 的每一行,判断该行证券代码是否在字典中出现过,如果出现过,则将字典中对应的内部控制指数评分填入 CSV1 的新列中;如果未出现过,则在新列中填入空值。
4. 将修改后的 CSV1 保存为新文件。
示例代码如下:
```
import pandas as pd
# 读取 CSV1 和 CSV2 文件
df1 = pd.read_csv('CSV1.csv')
df2 = pd.read_csv('CSV2.csv')
# 以证券代码为键,将 CSV2 中的内部控制指数评分构建成一个字典
score_dict = dict(zip(df2['证券代码'], df2['内部控制指数评分']))
# 遍历 CSV1 的每一行,将内部控制指数评分填入新列中
scores = []
for code in df1['证券代码']:
score = score_dict.get(code)
scores.append(score)
df1['内部控制指数评分'] = scores
# 保存修改后的 CSV1 文件
df1.to_csv('CSV1_new.csv', index=False)
```
希望这个回答能够解决你的问题,有任何疑问欢迎继续追问。
相关问题
python代码实现 csv2与csv1的年份和证券代码相同时,将csv2的是一列数据加入到csv1
的另外一列中,你能帮我写一下吗?
当两个 csv 文件的年份和证券代码相同时,可以使用 pandas 库来实现将 csv2 的一列数据加入到 csv1 中的另外一列中。下面是示例代码:
```python
import pandas as pd
# 读取 csv1 和 csv2 文件
csv1 = pd.read_csv('csv1.csv')
csv2 = pd.read_csv('csv2.csv')
# 将 csv2 的一列数据添加到 csv1 中的另外一列中
csv1['column_to_add'] = csv1['column_to_add'].fillna(csv1.merge(csv2, on=['year', 'code'], how='left')['column_to_add_y'])
# 将结果保存到新文件中
csv1.to_csv('merged.csv', index=False)
```
其中,需要替换 `csv1.csv` 和 `csv2.csv` 为实际文件名,并根据实际情况,替换 `year` 和 `code` 为年份和证券代码的列名,替换 `column_to_add` 为要添加数据的列名。
python实现当csv1中证券代码与csv2中的证券代码相同时,删除掉csv1中的数据
可以使用 pandas 库来实现这个功能。具体的实现如下:
```python
import pandas as pd
# 读取 csv1 和 csv2
csv1 = pd.read_csv('csv1.csv')
csv2 = pd.read_csv('csv2.csv')
# 合并 csv1 和 csv2
merged_csv = pd.merge(csv1, csv2, on='证券代码', how='outer', indicator=True)
# 删除 merged_csv 中 csv1 中与 csv2 中证券代码相同的行
result_csv = merged_csv[merged_csv['_merge'] == 'left_only'].drop('_merge', axis=1)
# 将结果保存到新的 csv 文件
result_csv.to_csv('result.csv', index=False)
```
注:这里假设 csv1 和 csv2 中的证券代码列名称都为 "证券代码"。如果不是,需要根据实际情况修改 on 参数的值。
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