导入两个csv文件A、B,按照A、B两文件中的时间列中的时间,B的每行数据以其所在行的时间最靠近A某行时间为条件,将B除时间列外的的数据插入A中生成文件C,以csv文件导出C
时间: 2024-05-07 15:20:56 浏览: 15
可以使用pandas库来实现这个需求,下面是代码示例:
```python
import pandas as pd
# 读取文件A和B
df_a = pd.read_csv('A.csv')
df_b = pd.read_csv('B.csv')
# 将时间列转换为datetime格式
df_a['time'] = pd.to_datetime(df_a['time'])
df_b['time'] = pd.to_datetime(df_b['time'])
# 初始化结果DataFrame
df_c = pd.DataFrame(columns=df_a.columns)
# 遍历文件A中的每一行
for i, row_a in df_a.iterrows():
# 找到文件B中与A中该行时间最接近的行
row_b = df_b.iloc[(df_b['time']-row_a['time']).abs().argsort()[0]]
# 将B中该行数据插入A中并添加到结果DataFrame中
new_row = pd.concat([row_a, row_b.drop('time')])
df_c = df_c.append(new_row, ignore_index=True)
# 将结果DataFrame导出为csv文件
df_c.to_csv('C.csv', index=False)
```
这段代码会先读取文件A和B,并将时间列转换为datetime格式。然后初始化结果DataFrame,遍历文件A中的每一行,在文件B中找到与A中该行时间最接近的行,并将B中该行数据插入A中生成新的一行数据,最后将结果DataFrame导出为csv文件。