写一个python程序使两个csv文件中相同的item id提取出来

可以使用Pandas库来实现这个任务。以下是一个示例程序：

import pandas as pd

# 读取两个CSV文件，假设它们的文件名为 file1.csv 和 file2.csv
df1 = pd.read_csv('file1.csv')
df2 = pd.read_csv('file2.csv')

# 将两个DataFrame按照 item id 进行合并
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='item id', how='inner')

# 输出结果
print(merged_df)

这个程序会输出两个CSV文件中相同的item id所对应的行。如果你想将结果保存到一个新的CSV文件中，可以使用Pandas的to_csv方法：

merged_df.to_csv('result.csv', index=False)

这个命令将结果保存到名为 result.csv 的文件中，并将行索引从输出中删除。

相关问题

写一个python程序使两个csv文件中相同数据提取出来

假设有两个csv文件：file1.csv和file2.csv，它们都有一个名为"ID"的列，我们需要找出两个文件中相同的"ID"行数据。

可以使用pandas库来读取csv文件并进行数据处理。以下是示例代码：

import pandas as pd

# 读取文件1和文件2
df1 = pd.read_csv('file1.csv')
df2 = pd.read_csv('file2.csv')

# 使用merge函数将两个文件中相同的ID行合并起来
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='ID', how='inner')

# 输出合并后的结果
print(merged_df)

解释一下代码：

首先，我们导入了pandas库，然后使用read_csv函数读取file1.csv和file2.csv文件，并将它们分别存储在df1和df2中。

然后，我们使用merge函数将df1和df2中相同的ID行合并起来，存储在merged_df中。我们使用了on参数指定要合并的列名为"ID"，并使用了how参数指定合并方式为"inner"，表示只保留两个文件中都存在的"ID"行。

最后，我们打印出合并后的结果。

根据第二个csv文件中的数字和第一个csv文件中第一列名称字母后的数字相对应，提取第一个csv文件中第二列，第三列等十几列的数值，保存到第二个csv文件中，如果第二个csv文件中没有第一个文件中的数字，则跳过，执行下一个，利用3.8版本的python中的，pd.read_csv函数举个详细的例子

好的，让我来解释一下。

首先，我们需要读取两个csv文件，可以使用 `pd.read_csv()` 函数来完成：

import pandas as pd

# 读取第一个csv文件
df1 = pd.read_csv('file1.csv')

# 读取第二个csv文件
df2 = pd.read_csv('file2.csv')

接下来，我们需要根据第二个csv文件中的数字和第一个csv文件中第一列名称字母后的数字相对应，提取第一个csv文件中第二列，第三列等十几列的数值。

假设第一个csv文件中第一列的名称为 `id`，第二列到第十二列依次为 `col1` 到 `col11`，第二个csv文件中的数字对应的是第一个csv文件中的 `id` 列，那么我们可以使用 `pd.merge()` 函数来将两个表格合并，并且只保留第二列到第十二列：

# 合并两个csv文件，只保留第二列到第十二列
merged_df = pd.merge(df1[['id', 'col1', 'col2', 'col3', 'col4', 'col5', 'col6', 'col7', 'col8', 'col9', 'col10', 'col11']], df2, on='id', how='inner')

最后，我们将合并后的表格保存为第二个csv文件：

# 将合并后的表格保存为第二个csv文件
merged_df.to_csv('file3.csv', index=False)

完整代码如下：

import pandas as pd

# 读取第一个csv文件
df1 = pd.read_csv('file1.csv')

# 读取第二个csv文件
df2 = pd.read_csv('file2.csv')

# 合并两个csv文件，只保留第二列到第十二列
merged_df = pd.merge(df1[['id', 'col1', 'col2', 'col3', 'col4', 'col5', 'col6', 'col7', 'col8', 'col9', 'col10', 'col11']], df2, on='id', how='inner')

# 将合并后的表格保存为第二个csv文件
merged_df.to_csv('file3.csv', index=False)

希望我的回答能够帮到你！