从两个csv文件中提取相同项

可以使用Python中的pandas库来实现。具体步骤如下：

1. 使用pandas的read_csv方法读取两个csv文件，并将它们转换成DataFrame对象：

import pandas as pd

df1 = pd.read_csv('file1.csv')
df2 = pd.read_csv('file2.csv')

2. 使用pandas的merge方法将两个DataFrame对象合并，并且指定on参数为相同的列名：

merged_df = pd.merge(df1, df2, on='column_name')

3. 对于相同项，可以选择只保留其中一个DataFrame对象中的数据。比如以下代码保留了df1中的数据：

merged_df = pd.merge(df1, df2, on='column_name', how='left')

其中，how参数指定了合并方式，'left'表示只保留左边的DataFrame对象中的数据。

4. 最后，使用pandas的to_csv方法将合并后的数据保存到一个新的csv文件：

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

其中，index参数指定是否包含行索引。如果不需要行索引，则将其设置为False。

相关问题

用python写【问题描述】 给出班里某门课程的成绩文件test5.csv(utf-8编码），每行为每个学生的名字和他的成绩, 中间用逗号隔开。请你按成绩从高到低对数据排序输出，如果有相同分数则名字字典序小的在前（按名字升序）排序。 【输入形式】 输入来自文件 【输出形式】 把成绩按分数从高到低的顺序进行排序并输出，每行包含名字和分数两项，之间有一个空格。 【样例输入】 文件内容如下时： Kitty,80 Tom,28 Hanmeimei,90 Joey,92 Tim,28 【样例输出】 Joey 92 Hanmeimei 90 Kitty 80 Tim 28 Tom 28

可以使用Python的csv和operator库来实现按照成绩从高到低排序的功能，代码如下：

import csv
import operator

with open('test5.csv', 'r', encoding='utf-8') as f:
    reader = csv.reader(f)
    scores = []
    for row in reader:
        name, score = row
        scores.append((name, int(score)))
    sorted_scores = sorted(scores, key=operator.itemgetter(1, 0), reverse=True)
    for item in sorted_scores:
        print(item[0], item[1])

首先使用csv库读取文件，将每一行的名字和成绩分别提取出来，组成一个元组，并存储在一个列表中。然后使用sorted函数和operator库中的itemgetter函数对列表中的元组进行排序，先按照成绩降序排列，再按照名字升序排列。最后遍历排序后的列表，输出每个元组的名字和成绩即可。