python、pandas将csv1和csv2的证券代码和年份相同时，则将csv2的是否独立董事和董事会总人数加入到csv2

的对应行中，是否可以实现？如果可以，请提供一种实现方法。

可以实现。以下是一种可能的实现方法：

import pandas as pd

# 读取 csv1 和 csv2 文件
csv1 = pd.read_csv('csv1.csv')
csv2 = pd.read_csv('csv2.csv')

# 合并 csv1 和 csv2，按证券代码和年份匹配
merged = pd.merge(csv1, csv2, on=['证券代码', '年份'])

# 将是否独立董事和董事会总人数从 csv2 中加入到 merged 中对应行
merged['是否独立董事'] = csv2['是否独立董事']
merged['董事会总人数'] = csv2['董事会总人数']

# 将结果保存为新的 csv 文件
merged.to_csv('merged.csv', index=False)

注意，上述代码只是一种可能的实现方法，具体实现方式可能根据实际情况有所不同。

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python、pandas将csv1和csv2的年份和证券代码相同时，则将csv2的是否独立董事和董事会总人数加入到csv2

的对应行中。

很高兴回答您的问题。针对您的需求，您可以使用pandas库的merge函数，通过“年份”和“证券代码”这两列进行合并，具体代码可以如下所示：

import pandas as pd

# 读取csv1和csv2
csv1 = pd.read_csv('csv1.csv')
csv2 = pd.read_csv('csv2.csv')

# 将csv2的“是否独立董事”和“董事会总人数”合并到csv1中
merged = pd.merge(csv1, csv2[['年份', '证券代码', '是否独立董事', '董事会总人数']], on=['年份', '证券代码'])

# 将合并后的结果保存到csv2中
merged.to_csv('csv2.csv', index=False)

希望能够帮助您解决问题。如果您还有其他问题，欢迎随时提出。

判断csv2与csv1的年份和证券代码相同时，将csv2的是否独立董事、董事会总人数的数据加入到csv1

中，你有什么建议？

我建议您使用Python的pandas库来实现这个功能，您可以使用pandas的merge函数将csv1和csv2按照年份和证券代码进行合并，然后使用fillna函数将缺失值填充为csv2中的对应数据。如下所示：

import pandas as pd

csv1 = pd.read_csv('csv1.csv')
csv2 = pd.read_csv('csv2.csv')

# 按照年份和证券代码进行合并
df_merge = pd.merge(csv1, csv2, on=['年份', '证券代码'], how='left')

# 将缺失值填充为csv2中的对应数据
df_merge['是否独立董事'] = df_merge['是否独立董事'].fillna(csv2['是否独立董事'])
df_merge['董事会总人数'] = df_merge['董事会总人数'].fillna(csv2['董事会总人数'])

# 将结果保存为csv文件
df_merge.to_csv('merge.csv', index=False)