У меня есть 2 файла CSV:

CSV1 :

"Hypervisor","IP","ABCD","Operating System","Domain","Memory","No. CPU","Availability (%)","Last Collection Time","lol"
"lglac125.lss.com","10.247.52.125","VMware ESXi 5.5.0 build-9919047","lss.com","524278.03125","4.0","100.0","1.558599031E9"
"lglac126.lss.com","10.247.52.126","VMware ESXi 5.5.0 build-9919047","lss.com","524278.03125","4.0","100.0","1.558599931E9"
"lglac127.lss.com","10.247.52.127","VMware ESXi 5.5.0 build-9919047","lss.com","524278.03125","4.0","0.0","1.558599031E9"
"lglac128.lss.com","10.247.52.128","VMware ESXi 5.5.0 build-9919047","lss.com","524278.03125","4.0","100.0","1.558599931E9"
"lglac129.lss.com","10.247.52.129","VMware ESXi 5.5.0 build-9919047","lss.com","524278.03125","4.0","100.0","1.558599931E9"

CSV2 :

"Hypervisor","IP","Arrays","Operating System","Domain","Memory","No. CPU","Availability (%)","Last Collection Time","DummyColumn"
"lglac125.lss.com","10.247.52.125",,"VMware ESXi 5.5.0 build-9919047","lss.com","524278.03125","4.0","100.0","1.558599031E9","A"
"lglac126.lss.com","10.247.52.126",,"VMware ESXi 5.5.0 build-9919047","lss.com","524278.03125","4.0","100.0","1.558599931E9","B"
"lglac127.lss.com","10.247.52.127",,"VMware ESXi 5.5.0 build-9919047","lss.com","524278.03125","4.0","0.0","1.558599031E9","C"
"lglac128.lss.com","10.247.52.128",,"VMware ESXi 5.5.0 build-9919047","lss.com","524278.03125","4.0","100.0","1.558599931E9","D"
"lglac129.lss.com","10.247.52.129",,"VMware ESXi 5.5.0 build-9919047","lss.com","524278.03125","4.0","100.0","1.558599931E9","E"
"DummyRow","10.247.52.129",,"VMware ESXi 5.5.0 build-9919047","lss.com","524278.03125","4.0","100.0","1.558599931E9","F"

Я пытаюсь сравнить все записи каждого столбца (если доступно в CSV2), с соответствующими строками. Если какая-либо запись отсутствует или изменена, мне нужно поднять флаг. Возможна возможность добавления или удаления любого столбца в обоих файлах. Поэтому мне нужно сначала проверить, есть ли столбец x в csv2, а затем сопоставить запись для того же столбца из csv1.

Я боролся с этим уже три дня и не мог прийти к решению. Я высоко ценю любую помощь.

python python-3.x pandas csv file-io
-2
Gaurav 28 Май 2019 в 11:16

2 ответа

Лучший ответ

Вы можете попробовать с merge и indicator=True и query() both:

matching_cols=df1.columns.intersection(df2.columns).tolist() #find matching columns to merge
df1.merge(df2,on=matching_cols,how='outer',indicator=True).query("_merge!='both'")

Это покажет вам необычные данные между фреймами данных

             Hypervisor             IP                 Operating System  \
0  lglac125.lss.emc.com  10.247.52.125  VMware ESXi 5.5.0 build-9919047   
5  lglac125.lss.emc.com                 VMware ESXi 5.5.0 build-9919047   
6              DummyRow  10.247.52.129  VMware ESXi 5.5.0 build-9919047   

        Domain        Memory  No. CPU  Availability (%)  Last Collection Time  \
0  lss.emc.com  524278.03125      4.0             100.0          1.558599e+09   
5  lss.emc.com  524278.03125      4.0             100.0          1.558599e+09   
6  lss.emc.com  524278.03125      4.0             100.0          1.558600e+09   

   Arrays DummyColumn      _merge  
0     NaN         NaN   left_only  
5     NaN           A  right_only  
6     NaN           F  right_only
2
anky_91 28 Май 2019 в 08:24

IIUC ,

Предположим, что csv1, csv2 импортированы в панды как df1, df2. Найдите подходящие столбцы, используя intersection для столбцов, и сортируйте их. Передав его df1 и df2. Наконец, eq в этом подмножестве совпадающих столбцов df1 и df2

matched_list = df1.columns.intersection(df2.columns).sort_values()
df1_mask = df1[matched_list].eq(df2[matched_list])

Out[853]:
   Availability (%)  Domain  Hypervisor     IP  Last Collection Time  Memory  \
0              True    True        True  False                  True    True
1              True    True        True   True                  True    True
2              True    True        True   True                  True    True
3              True    True        True   True                  True    True
4              True    True        True   True                  True    True
5             False   False       False  False                 False   False

   No. CPU  Operating System
0     True              True
1     True              True
2     True              True
3     True              True
4     True              True
5    False             False

Примечание : я изменяю df1.loc[0, 'IP'] на 10.247.52.124, чтобы показать False в одном значении строки 0 из df1 для демонстрации

Из этого df1_mask вы можете подключить его к df1 для проверки NaN. Любое NaN является либо исходным значением NaN, либо оно изменяется между df1 и df2

df1[df1_mask]

Out[854]:
         Hypervisor             IP                 Operating System   Domain  \
0  lglac125.lss.com            NaN  VMware ESXi 5.5.0 build-9919047  lss.com
1  lglac126.lss.com  10.247.52.126  VMware ESXi 5.5.0 build-9919047  lss.com
2  lglac127.lss.com  10.247.52.127  VMware ESXi 5.5.0 build-9919047  lss.com
3  lglac128.lss.com  10.247.52.128  VMware ESXi 5.5.0 build-9919047  lss.com
4  lglac129.lss.com  10.247.52.129  VMware ESXi 5.5.0 build-9919047  lss.com

         Memory  No. CPU  Availability (%)  Last Collection Time  lol
0  524278.03125      4.0             100.0          1.558599e+09  NaN
1  524278.03125      4.0             100.0          1.558600e+09  NaN
2  524278.03125      4.0               0.0          1.558599e+09  NaN
3  524278.03125      4.0             100.0          1.558600e+09  NaN
4  524278.03125      4.0             100.0          1.558600e+09  NaN

Примечание : у вашего df1 есть столбец lol, но нет значения, поэтому он изначально NaN

Или Вы можете проверить df2

df2[df1_mask]

Out[855]:
         Hypervisor             IP  Arrays                 Operating System  \
0  lglac125.lss.com            NaN     NaN  VMware ESXi 5.5.0 build-9919047
1  lglac126.lss.com  10.247.52.126     NaN  VMware ESXi 5.5.0 build-9919047
2  lglac127.lss.com  10.247.52.127     NaN  VMware ESXi 5.5.0 build-9919047
3  lglac128.lss.com  10.247.52.128     NaN  VMware ESXi 5.5.0 build-9919047
4  lglac129.lss.com  10.247.52.129     NaN  VMware ESXi 5.5.0 build-9919047
5               NaN            NaN     NaN                              NaN

    Domain        Memory  No. CPU  Availability (%)  Last Collection Time  \
0  lss.com  524278.03125      4.0             100.0          1.558599e+09
1  lss.com  524278.03125      4.0             100.0          1.558600e+09
2  lss.com  524278.03125      4.0               0.0          1.558599e+09
3  lss.com  524278.03125      4.0             100.0          1.558600e+09
4  lss.com  524278.03125      4.0             100.0          1.558600e+09
5      NaN           NaN      NaN               NaN                   NaN

  DummyColumn
0         NaN
1         NaN
2         NaN
3         NaN
4         NaN
5         NaN
0
Andy L. 28 Май 2019 в 09:23
56337844

Похожие вопросы

14 Как мне скопировать файл в Python?
30 Как обновить все пакеты Python с помощью pip?
12 Как удалить файл или папку?
10 Удалить столбец из панды DataFrame
17 Как перебирать строки в DataFrame в Pandas?
7 Как выбрать строки из DataFrame на основе значений столбцов?
💵 Получи $100 на хостинг на 60 дней.
Регистрируйся!

Новые вопросы

1 как изменить фрейм данных в python pandas
1 Веб-парсинг с использованием Python не может найти веб-ссылку
2 Программа Python, чтобы проверить, есть ли в слове строчная буква алфавита или нет
1 Выберите записи в одном фрейме данных на основе перекрестной статистики другого фрейма данных
1 как автоматизировать Excel с помощью Python
1 Можно ли использовать команду один раз для каждого пользователя?
1 Как узнать оригинального автора текстового документа с помощью Python?
1 Форматирование вывода в пандах описать
2 Присоединяйтесь к многочисленным массивам разных размеров и форм
2 Когда я использую богатую библиотеку для добавления цвета, почему это влияет на символы вокруг него? Есть ли способ предотвратить это?
Все вопросы по теме python >

python

Python - это многопарадигмальный, динамически типизированный, многоцелевой язык программирования. Он разработан для быстрого изучения, понимания и использования, а также для обеспечения чистого и единообразного синтаксиса. Обратите внимание, что Python 2 официально не поддерживается с 01.01.2020. Тем не менее, для вопросов о Python, связанных с версией, добавьте тег [python-2.7] или [python-3.x]. При использовании варианта Python (например, Jython, PyPy) или библиотеки (например, Pandas и NumPy) включите его в теги.

Подробнее про python...