[已解决]在用pandas合并csv时 出现的一个错误

wp231957

pandas.errors.ParserError: Error tokenizing data. C error: Expected 1 fields in line 3, saw 3  

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FishC

2024-7-19 10:54:28

wp231957 发表于 2024-07-19 10:54
我查阅了df文档  发现  所谓的空行  只是序号是有数值 ...

哦，原来这些 “所谓的空行” 是有点小聪明的，用数值占了序号，其他全是 `NaN`。就像一个满口胡说八道的小孩，我们需要专门针对这种情况来处理。那我们就用 Pandas 来个大扫除，把这些行给清理掉。下面是更新后的代码：

1. import os
   
2. import pandas as pd
   
3. 
   
4. # 文件夹路径
   
5. folder_path = r'd:\\wp\\csv2'
   
6. # 获取文件夹下所有的 CSV 文件
   
7. csv_files = [f for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.csv')]
   
8. custom_header = ['列1', '列2', '列3']  # 自定义列名，根据你的实际情况更改
   
9. 
   
10. # 用于存储每个 CSV 文件的数据帧
    
11. dfs = []
    
12. # 遍历每个 CSV 文件
    
13. for csv_file in csv_files:
    
14.     # 构造完整的文件路径
    
15.     file_path = os.path.join(folder_path, csv_file)
    
16.     # 读取 CSV 文件
    
17.     df = pd.read_csv(file_path, header=None, names=custom_header, skip_blank_lines=True)
    
18.     # 添加到数据帧列表中
    
19.     dfs.append(df)
    
20. 
    
21. # 合并所有的数据帧
    
22. merged_df = pd.concat(dfs, ignore_index=True)
    
23. merged_df.columns = custom_header
    
24. 
    
25. # 删除现有的序号列（如果有）
    
26. if '序号' in merged_df.columns:
    
27.     merged_df = merged_df.drop(columns=['序号'])
    
28. 
    
29. # 添加一个新的从1开始的序号列
    
30. merged_df.insert(0, '序号', range(1, len(merged_df) + 1))
    
31. 
    
32. # 删除所有非序号列都是 NaN 的行
    
33. merged_df = merged_df.dropna(subset=custom_header[1:], how='all')
    
34. 
    
35. # 合并后的 Excel 文件路径
    
36. merged_xlsx_path = os.path.join(folder_path, '1423.xlsx')
    
37. # 将合并后的数据帧保存为 Excel 文件
    
38. merged_df.to_excel(merged_xlsx_path, index=False)
    
39. print(f'合并后的 Excel 文件已保存到: {merged_xlsx_path}')

复制代码

这里重点来了：
- 使用 `dropna(subset=custom_header[1:], how='all')` 来删除那些除了序号之外全是 `NaN` 的行。

这样一来，那些假装有“序号”的空行就被彻底清理掉了。期待你的菜谱终于能做出美味的菜肴吧！继续加油，有任何问题随时问我哦！

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FishC

嗨，鱼油！你这个问题让我想起了我第一次学做饭的时候——菜谱看得清清楚楚，结果炒出来的菜背叛了我。你的`pandas`合并CSV文件出错，就像是菜谱少了一步。

现在回到你的错误信息上：

1. pandas.errors.ParserError: Error tokenizing data. C error: Expected 1 fields in line 3, saw 3

复制代码

这里`pandas`生气了，它说：“嘿，我在解析你的CSV文件时，本来以为第三行只有一个字段（field），结果发现竟然有三个！这是谁在搞鬼？”

一般情况下，这个错误可能由以下几种原因引起：

1. **CSV文件格式不统一**：某些行的分隔符（例如逗号）数量不一致。这就像是在一场比赛中，裁判规定每队只能上一个人，结果某支队伍派了三个人上场。

2. **特定行存在异常数据**：可能是某些行的数据里混入了额外的分隔符，比如逗号。就像你在做甜点的时候，不小心撒进去了几颗辣椒。

3. **文件编码问题**：有时候操作系统和`pandas`对文件编码的理解不太一致。例如，文件用的是UTF-8编码，但`pandas`却以其他编码方式来读取。

解决方案如下：

1. **检查和修正CSV文件**：打开你的CSV文件，仔细检查每一行的分隔符数量是否一致。如果有问题的话，手动修正一下，确保每一行的数据字段数目都是一致的。

2. **使用`error_bad_lines`参数**：在读取CSV时，可以设置`error_bad_lines=False`，这样有问题的行会被自动跳过。不过，这样可能会丢失一些数据，要看你能不能接受。
   

1. import pandas as pd
   
2. 
   
3.     df = pd.read_csv('your_file.csv', error_bad_lines=False)

复制代码

3. **指定合适的编码**：读取CSV时，添加`encoding`参数，尝试不同的编码格式，比如`utf-8`或`latin1`。
   

1. df = pd.read_csv('your_file.csv', encoding='utf-8')

复制代码

4. **检测和替换特殊字符**：使用Python的字符串处理方法或者正则表达式来清理数据，去掉可能造成解析问题的字符。

希望这些建议能帮助你理顺CSV文件，把`pandas`这位挑剔的朋友哄开心。有问题随时再找我，祝你编程愉快！

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wp231957

FishC 发表于 2024-7-19 10:34
嗨，鱼油！你这个问题让我想起了我第一次学做饭的时候——菜谱看得清清楚楚，结果炒出来的菜背叛了我。你的 ...

哦  我知道了
确实如此，
我的字段数目不一样，甚至有空行的出现
这样的话，如何合并csv 呢

FishC

wp231957 发表于 2024-07-19 10:36
哦  我知道了
确实如此，
我的字段数目不一样，甚至 ...

哦，太好了，找到问题的根源了！这就像找到了掉进汤锅里的那只苍蝇。既然字段数目不一致，还时不时蹦出几行空行，我们需要一些巧妙的技巧来处理这些意外情况。下面给你几个方案：

### 方案一：逐个读取并手动清洗数据

1. 先读取CSV文件，忽略那些有问题的行：
   

1. import pandas as pd
   
2. 
   
3.     # 使用error_bad_lines=False来跳过包含错误的行
   
4.     df = pd.read_csv('your_file.csv', error_bad_lines=False)

复制代码

2. 再次读取时，进行清洗和修正：
   

1. def clean_csv(file):
   
2.         with open(file, 'r') as f:
   
3.             lines = f.readlines()
   
4.         
   
5.         # 手动去掉空行或其他问题行
   
6.         cleaned_data = []
   
7.         for line in lines:
   
8.             if line.count(',') == expected_number_of_commas and not line.isspace():
   
9.                 cleaned_data.append(line)
   
10.         
    
11.         with open('cleaned_file.csv', 'w') as f:
    
12.             f.writelines(cleaned_data)
    
13. 
    
14.         return pd.read_csv('cleaned_file.csv')
    
15. 
    
16.     df = clean_csv('your_file.csv')

复制代码

### 方案二：使用 `pandas` 的 `skip_blank_lines` 参数

如果主要只是空行的问题，可以直接利用 `skip_blank_lines=True`：

1. import pandas as pd
   
2. 
   
3. df = pd.read_csv('your_file.csv', skip_blank_lines=True)

复制代码

### 方案三：设置默认值，填补缺失字段

如果每行的字段数目不一致，可以用 `pd.read_csv` 的 `names` 参数设定固定的列名，并且允许存在缺失值：

1. import pandas as pd
   
2. 
   
3. # 假设我们希望最终有三个字段
   
4. column_names = ['col1', 'col2', 'col3']
   
5. 
   
6. df = pd.read_csv('your_file.csv', names=column_names, skip_blank_lines=True)

复制代码

### 方案四：合并多个CSV文件时，统一字段

1. 先读取所有文件，存入一个列表：
   

1. import os
   
2.     import pandas as pd
   
3. 
   
4.     all_files = ["file1.csv", "file2.csv", "file3.csv"]
   
5.     dataframes = []
   
6. 
   
7.     for file in all_files:
   
8.         df = pd.read_csv(file, error_bad_lines=False, skip_blank_lines=True)
   
9.         dataframes.append(df)

复制代码

2. 统一字段长度和顺序：
   

1. # 选择一个标准字段列表
   
2.     standard_columns = ['col1', 'col2', 'col3']
   
3. 
   
4.     for i in range(len(dataframes)):
   
5.         for col in standard_columns:
   
6.             if col not in dataframes[i].columns:
   
7.                 dataframes[i][col] = None   # 补齐缺失的列
   
8. 
   
9.     # 按标准字段顺序重新排列各个DataFrame
   
10.     for i in range(len(dataframes)):
    
11.         dataframes[i] = dataframes[i][standard_columns]

复制代码

3. 合并所有DataFrame：
   

1. combined_df = pd.concat(dataframes, ignore_index=True)

复制代码

这样一来，你就可以在不丢失重要数据的前提下，把所有的CSV文件合并成一个整洁的DataFrame了。希望这些方法能帮助你解救数据！有啥问题继续来问，我会继续为你摇旗呐喊的！

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wp231957

FishC 发表于 2024-7-19 10:37
哦，太好了，找到问题的根源了！这就像找到了掉进汤锅里的那只苍蝇。既然字段数目不一致，还时不时蹦出 ...

我这样写了代码   最后合并文件是成功的，可是  空行并没有消失   
import os
import pandas as pd

# 文件夹路径
folder_path = r'd:\\wp\\csv2'
# 获取文件夹下所有的csv文件
csv_files = [f for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.csv')]
custom_header = ['序号', '账号', '名称']
# 用于存储每个CSV文件的数据帧
dfs = []
# 遍历每个csv文件
for csv_file in csv_files:
    # 构造完整的文件路径
    file_path = os.path.join(folder_path, csv_file)
    # 读取csv文件
    df = pd.read_csv(file_path,header=None,names=custom_header,skip_blank_lines=True)
    # 添加到数据帧列表中
    dfs.append(df)
#print(dfs)
# 添加换行回车分隔符
dfs_with_sep = []
for i, df in enumerate(dfs):
    # 为每个df添加一个空行，以便分隔文件
    dfs_with_sep.append(df)
    if i < len(dfs) - 1:  # 在每个文件之间加入一个空行，但不在最后一个文件后加入
        sep_df = pd.DataFrame([''] * df.shape[1]).transpose()  # 构建一个包含空值的DataFrame
        dfs_with_sep.append(sep_df)

# 合并所有的数据帧
merged_df = pd.concat(dfs, ignore_index=True)
merged_df.columns = custom_header
# 删除现有的序号列（如果有）
if '序号' in merged_df.columns:
    merged_df = merged_df.drop(columns=['序号'])
# 添加一个新的从1开始的序号列
merged_df.insert(0, '序号', range(1, len(merged_df) + 1))
# 合并后的Excel文件路径
merged_xlsx_path = os.path.join(folder_path, '1423.xlsx')
# 将合并后的数据帧保存为Excel文件
merged_df.to_excel(merged_xlsx_path, index=False)
print(f'合并后的 Excel 文件已保存到: {merged_xlsx_path}')

FishC

wp231957 发表于 2024-07-19 10:44
我这样写了代码   最后合并文件是成功的，可是  空行 ...

哈哈，看起来你的代码已经做了很多工作，尤其是添加了一些空行用于分隔。让我们来仔细检查一下，确保所有的空行问题都能被彻底解决，合并后的数据看起来整洁有序。

首先，我看到你在添加空行分隔的时候用了`pd.DataFrame( * df.shape).transpose()`，这会创建一个全空的DataFrame，可能会给你带来一些意料之外的效果。为了删除这些空行，可以在合并后再进行一次清理。

让我们对你的代码稍作调整：

1. import os
   
2. import pandas as pd
   
3. 
   
4. # 文件夹路径
   
5. folder_path = r'd:\\wp\\csv2'
   
6. # 获取文件夹下所有的csv文件
   
7. csv_files = [f for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.csv')]
   
8. 
   
9. # 自定义表头
   
10. custom_header = ['列1', '列2', '列3']  # 根据需要修改
    
11. 
    
12. # 用于存储每个CSV文件的数据帧
    
13. dfs = []
    
14. 
    
15. # 遍历每个csv文件
    
16. for csv_file in csv_files:
    
17.     # 构造完整的文件路径
    
18.     file_path = os.path.join(folder_path, csv_file)
    
19.     # 读取csv文件
    
20.     df = pd.read_csv(file_path, header=None, names=custom_header, skip_blank_lines=True)
    
21.     # 添加到数据帧列表中
    
22.     dfs.append(df)
    
23. 
    
24. # 添加换行分隔符
    
25. dfs_with_sep = []
    
26. for i, df in enumerate(dfs):
    
27.     # 为每个df添加一个空行，以便分隔文件
    
28.     dfs_with_sep.append(df)
    
29.     if i < len(dfs) - 1:  # 在每个文件之间加入一个空行，但不在最后一个文件后加入
    
30.         sep_df = pd.DataFrame([[''] * len(custom_header)], columns=custom_header)  # 构建一个包含空值的DataFrame
    
31.         dfs_with_sep.append(sep_df)
    
32. 
    
33. # 合并所有的数据帧
    
34. merged_df = pd.concat(dfs_with_sep, ignore_index=True)
    
35. 
    
36. # 删除空行
    
37. merged_df.dropna(how='all', inplace=True)
    
38. 
    
39. # 删除现有的序号列（如果有）
    
40. if '序号' in merged_df.columns:
    
41.     merged_df = merged_df.drop(columns=['序号'])
    
42. 
    
43. # 添加一个新的从1开始的序号列
    
44. merged_df.insert(0, '序号', range(1, len(merged_df) + 1))
    
45. 
    
46. # 合并后的Excel文件路径
    
47. merged_xlsx_path = os.path.join(folder_path, '1423.xlsx')
    
48. 
    
49. # 将合并后的数据帧保存为Excel文件
    
50. merged_df.to_excel(merged_xlsx_path, index=False)
    
51. print(f'合并后的 Excel 文件已保存到: {merged_xlsx_path}')

复制代码

### 关键调整部分：
1. **`skip_blank_lines=True`**：这个参数确实可以帮助跳过文件中的空行。
2. **确保从文件中读取的每一行数据都有一致的字段数目**：使用 `header=None` 和 `names=custom_header` 确保每个 DataFrame 的列名一致。
3. **构建空行分隔符**：我们使用 `pd.DataFrame([[''] * len(custom_header)], columns=custom_header)` 来生成一个空行，而不是直接利用 `df.shape`。
4. **删除合并后的空行**：使用 `dropna(how='all')` 来删除所有列都为空值的行。

这样一来，你的最终合并结果应该是干净整洁的，没有多余的空行了。希望这次可以彻底解决你的问题，如果还有任何疑问，请随时告诉我！

以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。

wp231957

FishC 发表于 2024-7-19 10:44
哈哈，看起来你的代码已经做了很多工作，尤其是添加了一些空行用于分隔。让我们来仔细检查一下，确保所 ...

你这个代码 也没有消除空行   可还有其他办法

FishC

wp231957 发表于 2024-07-19 10:47
你这个代码 也没有消除空行   可还有其他办法

哈哈，看来这些空行真的很顽固，像是粘在锅底的顽垢一样。不过不用担心，我们再来一次，我保证这次会更仔细地处理这些“小捣蛋鬼”。

我们可以进一步使用`dropna`和`replace`方法确保清除所有空行。下面是优化后的代码：

1. import os
   
2. import pandas as pd
   
3. 
   
4. # 文件夹路径
   
5. folder_path = r'd:\\wp\\csv2'
   
6. # 获取文件夹下所有的csv文件
   
7. csv_files = [file for file in os.listdir(folder_path) if file.endswith('.csv')]
   
8. 
   
9. # 自定义表头
   
10. custom_header = ["column1", "column2", "column3"]  # 根据需要修改
    
11. 
    
12. # 用于存储每个CSV文件的数据帧
    
13. dfs = []
    
14. 
    
15. # 遍历每个csv文件
    
16. for csv_file in csv_files:
    
17.     # 构造完整的文件路径
    
18.     file_path = os.path.join(folder_path, csv_file)
    
19.     # 读取csv文件
    
20.     df = pd.read_csv(file_path, header=None, names=custom_header, skip_blank_lines=True)
    
21.     # 添加到数据帧列表中
    
22.     dfs.append(df)
    
23. 
    
24. # 添加换行分隔符
    
25. dfs_with_sep = []
    
26. for i, df in enumerate(dfs):
    
27.     # 为每个df添加一个空行，以便分隔文件
    
28.     dfs_with_sep.append(df)
    
29.     if i < len(dfs) - 1:  # 在每个文件之间加入一个空行，但不在最后一个文件后加入
    
30.         sep_df = pd.DataFrame([[""] * len(custom_header)], columns=custom_header)  # 构建一个包含空值的DataFrame
    
31.         dfs_with_sep.append(sep_df)
    
32. 
    
33. # 合并所有的数据帧
    
34. merged_df = pd.concat(dfs_with_sep, ignore_index=True)
    
35. 
    
36. # 删除空行
    
37. merged_df.replace("", float("NaN"), inplace=True)
    
38. merged_df.dropna(how='all', inplace=True)
    
39. 
    
40. # 删除现有的序号列（如果有）
    
41. if '序号' in merged_df.columns:
    
42.     merged_df = merged_df.drop(columns=['序号'])
    
43. 
    
44. # 添加一个新的从1开始的序号列
    
45. merged_df.insert(0, '序号', range(1, len(merged_df) + 1))
    
46. 
    
47. # 合并后的Excel文件路径
    
48. merged_xlsx_path = os.path.join(folder_path, '1423.xlsx')
    
49. 
    
50. # 将合并后的数据帧保存为Excel文件
    
51. merged_df.to_excel(merged_xlsx_path, index=False)
    
52. print(f'合并后的 Excel 文件已保存到: {merged_xlsx_path}')

复制代码

### 关键调整部分：
1. **获取CSV文件列表**：确认你获取到了目录下所有以`.csv`结尾的文件。
2. **生成空行分隔符**：使用 `pd.DataFrame([[""] * len(custom_header)], columns=custom_header)` 来构建一个包含空字符串的 DataFrame 而不是空值空值。
3. **删除合并后的空行**：
    - 使用 `replace("", float("NaN"), inplace=True)` 将空字符串替换为 NaN 值。
    - 使用 `dropna(how='all', inplace=True)` 删除所有列都为空的行。

这样一来，你的合并结果应该不会再包含空行了。如果这个方法还是治不了这些顽固的空行，再给我点提示，我们继续战斗！祝你编程愉快！

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wp231957

FishC 发表于 2024-7-19 10:48
哈哈，看来这些空行真的很顽固，像是粘在锅底的顽垢一样。不过不用担心，我们再来一次，我保证这次会更 ...

我查阅了df文档  发现  所谓的空行  只是序号是有数值的   其他的都是NAN
所以  merged_df.dropna(how='all', inplace=True)  这句代码 就没有用了

FishC

wp231957 发表于 2024-07-19 10:54
我查阅了df文档  发现  所谓的空行  只是序号是有数值 ...

哦，原来这些 “所谓的空行” 是有点小聪明的，用数值占了序号，其他全是 `NaN`。就像一个满口胡说八道的小孩，我们需要专门针对这种情况来处理。那我们就用 Pandas 来个大扫除，把这些行给清理掉。下面是更新后的代码：

1. import os
   
2. import pandas as pd
   
3. 
   
4. # 文件夹路径
   
5. folder_path = r'd:\\wp\\csv2'
   
6. # 获取文件夹下所有的 CSV 文件
   
7. csv_files = [f for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.csv')]
   
8. custom_header = ['列1', '列2', '列3']  # 自定义列名，根据你的实际情况更改
   
9. 
   
10. # 用于存储每个 CSV 文件的数据帧
    
11. dfs = []
    
12. # 遍历每个 CSV 文件
    
13. for csv_file in csv_files:
    
14.     # 构造完整的文件路径
    
15.     file_path = os.path.join(folder_path, csv_file)
    
16.     # 读取 CSV 文件
    
17.     df = pd.read_csv(file_path, header=None, names=custom_header, skip_blank_lines=True)
    
18.     # 添加到数据帧列表中
    
19.     dfs.append(df)
    
20. 
    
21. # 合并所有的数据帧
    
22. merged_df = pd.concat(dfs, ignore_index=True)
    
23. merged_df.columns = custom_header
    
24. 
    
25. # 删除现有的序号列（如果有）
    
26. if '序号' in merged_df.columns:
    
27.     merged_df = merged_df.drop(columns=['序号'])
    
28. 
    
29. # 添加一个新的从1开始的序号列
    
30. merged_df.insert(0, '序号', range(1, len(merged_df) + 1))
    
31. 
    
32. # 删除所有非序号列都是 NaN 的行
    
33. merged_df = merged_df.dropna(subset=custom_header[1:], how='all')
    
34. 
    
35. # 合并后的 Excel 文件路径
    
36. merged_xlsx_path = os.path.join(folder_path, '1423.xlsx')
    
37. # 将合并后的数据帧保存为 Excel 文件
    
38. merged_df.to_excel(merged_xlsx_path, index=False)
    
39. print(f'合并后的 Excel 文件已保存到: {merged_xlsx_path}')

复制代码

这里重点来了：
- 使用 `dropna(subset=custom_header[1:], how='all')` 来删除那些除了序号之外全是 `NaN` 的行。

这样一来，那些假装有“序号”的空行就被彻底清理掉了。期待你的菜谱终于能做出美味的菜肴吧！继续加油，有任何问题随时问我哦！

以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。

wp231957

FishC 发表于 2024-7-19 10:54
哦，原来这些 “所谓的空行” 是有点小聪明的，用数值占了序号，其他全是 `NaN`。就像一个满口胡说八道 ...

给你点个赞

FishC

wp231957 发表于 2024-07-19 10:56
给你点个赞

哈哈，非常感谢你的点赞！看来我们已经找到了问题的核心，下面就是完成这次“大扫除”了。让我们用`dropna`来针对包含`NaN`的行做清理，同时保留那些带有数值但其余为空的行。以下是更新后的代码：

1. import os
   
2. import pandas as pd
   
3. 
   
4. # 文件夹路径
   
5. folder_path = r'd:\\wp\\csv2'
   
6. # 获取文件夹下所有的csv文件
   
7. csv_files = [file for file in os.listdir(folder_path) if file.endswith('.csv')]
   
8. custom_header = ['列1', '列2', '列3']  # 自定义表头，根据实际情况修改
   
9. # 用于存储每个CSV文件的数据帧
   
10. dfs = []
    
11. 
    
12. # 遍历每个csv文件
    
13. for csv_file in csv_files:
    
14.     # 构造完整的文件路径
    
15.     file_path = os.path.join(folder_path, csv_file)
    
16.     # 读取csv文件
    
17.     df = pd.read_csv(file_path, header=None, names=custom_header, skip_blank_lines=True)
    
18.     # 添加到数据帧列表中
    
19.     dfs.append(df)
    
20. 
    
21. # 合并所有的数据帧
    
22. merged_df = pd.concat(dfs, ignore_index=True)
    
23. 
    
24. # 删除所有列全为NaN的行
    
25. merged_df.dropna(how='all', inplace=True)
    
26. 
    
27. # 删除现有的序号列（如果有）
    
28. if '序号' in merged_df.columns:
    
29.     merged_df = merged_df.drop(columns=['序号'])
    
30. 
    
31. # 添加一个新的从1开始的序号列
    
32. merged_df.insert(0, '序号', range(1, len(merged_df) + 1))
    
33. 
    
34. # 合并后的Excel文件路径
    
35. merged_xlsx_path = os.path.join(folder_path, '1423.xlsx')
    
36. # 将合并后的数据帧保存为Excel文件
    
37. merged_df.to_excel(merged_xlsx_path, index=False)
    
38. 
    
39. print(f'合并后的 Excel 文件已保存到: {merged_xlsx_path}')

复制代码

### 关键点解析：
1. **获取CSV文件列表：** 使用`os.listdir`来获取文件夹下的所有CSV文件。
2. **自定义表头：** `custom_header`是你根据实际需要设定的表头。
3. **读取CSV文件：** 使用 `pd.read_csv` 读取文件并跳过空行。
4. **删除全为NaN的行：** 使用 `dropna(how='all')` 确保删除那些"所谓的空行"。
5. **重新编号：** 删除可能存在的旧序号列，并添加新的从1开始的序号。

希望这次能彻底搞定那些顽固的“空行”！如果还有任何问题，随时告诉我！

以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。

wp231957

FishC 发表于 2024-7-19 10:59
哈哈，非常感谢你的点赞！看来我们已经找到了问题的核心，下面就是完成这次“大扫除”了。让我们用`dro ...

新的问题来了
基础工作做完了
得到了两个格式 一样的表格
现在的需求就是找出这两个表格中 不一样的数据  以B列 为基准
这在excel中就是一个v函数的问题，我想知道在py中 能否实现
表格A =142 条记录  表格B=157 条记录  现在要找到表格B 多余的15条记录  单独放在表格c里

FishC

wp231957 发表于 2024-07-19 11:02
新的问题来了
基础工作做完了
得到了两个格式 一样 ...

哈哈，有新的挑战就像游戏有了新关卡！我们现在是要找出两个表格中B列为基准的不同数据，并单独列出这些数据。用Python和Pandas来解决这个问题就像用一个更强大的“VLOOKUP功能”来搞定它。以下是详细的步骤和代码：

首先，你需要读取两个csv文件，然后进行比较，最后把差异记录保存在一个新的csv文件里。具体代码如下：

1. import pandas as pd
   
2. import os
   
3. 
   
4. # 文件夹路径
   
5. folder_path = r'd:\\wp\\csv2'
   
6. 
   
7. # 读取两个CSV文件
   
8. df_a = pd.read_csv(os.path.join(folder_path, '表格A.csv'))
   
9. df_b = pd.read_csv(os.path.join(folder_path, '表格B.csv'))
   
10. 
    
11. # 找出表格B中多余的记录
    
12. df_diff = df_b[~df_b['B列'].isin(df_a['B列'])]
    
13. 
    
14. # 保存多余记录到新的CSV文件
    
15. output_path = os.path.join(folder_path, '表格C.csv')
    
16. df_diff.to_csv(output_path, index=False)
    
17. 
    
18. print(f'表格B中多余的记录已保存到: {output_path}')

复制代码

### 代码解释：
1. **导入所需模块**：我们需要`pandas`库用于数据操作。
2. **读取两个CSV文件**：使用`pd.read_csv`函数读取表格A和表格B的数据。
3. **找出多余记录**：这里使用了`isin`函数，来检查表格B的B列中哪些值不在表格A的B列中，利用布尔索引得出表格B中的多余记录。
4. **保存结果**：将多余的记录保存到新的CSV文件中。

这样一来，你就能轻松找出表格B中多余的15条记录并保存到表格C中了。这是不是比Excel的VLOOKUP还要简单高效呢？如果你还有其他问题，随时欢迎提问！

以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。

wp231957

FishC 发表于 2024-7-19 11:04
哈哈，有新的挑战就像游戏有了新关卡！我们现在是要找出两个表格中B列为基准的不同数据，并单独列出这 ...

有没有直接读xlsx的语句
# 文件夹路径
folder_path = r'd:\\wp\\csv'
folder_path2 = r'd:\\wp\\csv2'
# 读取两个CSV文件
df_a = pd.read_csv(os.path.join(folder_path, '142.xlsx'))
df_b = pd.read_csv(os.path.join(folder_path, '1423.xlsx'))

还要转回csv吗

FishC

wp231957 发表于 2024-07-19 11:31
有没有直接读xlsx的语句
# 文件夹路径
folder_path  ...

呀，不用转来转去的，直接读写 `xlsx` 文件就好啦！Pandas 支持直接读取和保存 Excel 文件，这样会更方便。让我们来更新一下你的代码，直接读取 `xlsx` 文件：

1. import os
   
2. import pandas as pd
   
3. 
   
4. # 文件夹路径
   
5. folder_path = r'd:\\wp\\csv'
   
6. folder_path2 = r'd:\\wp\\csv2'
   
7. 
   
8. # 读取两个Excel文件
   
9. df_a = pd.read_excel(os.path.join(folder_path, '142.xlsx'))
   
10. df_b = pd.read_excel(os.path.join(folder_path2, '1423.xlsx'))
    
11. 
    
12. # 找出表格B中多余的记录，以B列为基准
    
13. extra_in_b = df_b[~df_b['B列'].isin(df_a['B列'])]
    
14. 
    
15. # 保存这些多余的记录到一个新的Excel文件
    
16. output_path = os.path.join(folder_path2, 'extra_records_in_b.xlsx')
    
17. extra_in_b.to_excel(output_path, index=False)
    
18. 
    
19. print(f'表格B中多余的记录已保存到: {output_path}')

复制代码

这里的步骤总结如下：
1. 使用 `pd.read_excel` 方法直接读取 Excel 文件。
2. 使用 `~df_b['B列'].isin(df_a['B列'])` 找到在表格 A 中不存在的表格 B 的记录。
3. 将结果保存到一个新的 Excel 文件中。

这样不仅简单明了，而且避免了不必要的文件转换。希望这次可以顺利搞定问题！如果有任何其他疑问，尽管提出来哦！

以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。

wp231957

FishC 发表于 2024-7-19 11:32
呀，不用转来转去的，直接读写 `xlsx` 文件就好啦！Pandas 支持直接读取和保存 Excel 文件，这样会更方 ...

结果不准确，可能和我的B列 的数值 有的是数值  有的是文本 有关系
如何把这个东西统一呢   或者 尾部空格啥的    最好是 都统一成文本

FishC

wp231957 发表于 2024-07-19 11:37
结果不准确，可能和我的B列 的数值 有的是数值  有的 ...

哈哈，这个问题就像在一锅粥里找到不同大小的米粒。要解决这个问题，我们可以将B列的数据都转换成同一种类型，比如全部转换为字符串。这样就能确保比较时不会因为类型不同而出现偏差。

我们可以使用`astype`方法来统一B列的数据类型。以下是更新后的代码：

1. import os
   
2. import pandas as pd
   
3. 
   
4. # 文件夹路径
   
5. folder_path = r'd:\\wp\\csv'
   
6. 
   
7. # 读取两个Excel文件
   
8. df_a = pd.read_excel(os.path.join(folder_path, '142.xlsx'))
   
9. df_b = pd.read_excel(os.path.join(folder_path, '1423.xlsx'))
   
10. 
    
11. # 将B列转换为字符串类型
    
12. df_a['B'] = df_a['B'].astype(str)
    
13. df_b['B'] = df_b['B'].astype(str)
    
14. 
    
15. # 找出df_b中有但df_a中没有的记录
    
16. df_c = df_b[~df_b['B'].isin(df_a['B'])]
    
17. 
    
18. # 保存结果到新的Excel文件
    
19. output_path = os.path.join(folder_path, 'diff_output.xlsx')
    
20. df_c.to_excel(output_path, index=False)
    
21. 
    
22. print(f'差异数据已保存到: {output_path}')

复制代码

这样一来，我们就能确保每次比较时都是基于相同的类型，不会因为文本和数值混合导致不准确的结果。试试看！如果还有其他问题或需要进一步优化，随时喊我哈！

以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。

wp231957

FishC 发表于 2024-7-19 11:38
哈哈，这个问题就像在一锅粥里找到不同大小的米粒。要解决这个问题，我们可以将B列的数据都转换成同一 ...

15条多余的记录  全部找到  VERY GOOG !

FishC

wp231957 发表于 2024-07-19 11:41
15条多余的记录  全部找到  VERY GOOG !

太棒了！听到这个消息，我都忍不住想原地转个圈。找出这15条多余的数据就像在大海捞针中成功捞起所有的针！

既然问题解决了，那就赶紧保存结果吧。以下是如何保存这些多余记录到一个新的 Excel 文件中的代码：

1. import os
   
2. import pandas as pd
   
3. 
   
4. # 文件夹路径
   
5. folder_path = r'd:\\wp\\csv'
   
6. folder_path2 = r'd:\\wp\\csv2'
   
7. 
   
8. # 读取 Excel 文件
   
9. df_a = pd.read_excel(os.path.join(folder_path, '142.xlsx'))
   
10. df_b = pd.read_excel(os.path.join(folder_path, '1423.xlsx'))
    
11. 
    
12. # 确保B列的数据统一成字符串格式，并去除尾部空格
    
13. df_a['B'] = df_a['B'].astype(str).str.strip()
    
14. df_b['B'] = df_b['B'].astype(str).str.strip()
    
15. 
    
16. # 找出在 df_b 中而不在 df_a 中的数据
    
17. df_c = df_b[~df_b['B'].isin(df_a['B'])]
    
18. 
    
19. # 保存多余的记录到一个新的 Excel 文件
    
20. folder_path_result = os.path.join(folder_path2, 'extra_records.xlsx')
    
21. df_c.to_excel(folder_path_result, index=False)
    
22. 
    
23. print(f'多余的记录已保存到: {folder_path_result}')

复制代码

这个脚本会读取两个 Excel 文件，将 B 列的数据全部转换为字符串并去除尾部空格，然后找出 `df_b` 中那些不在 `df_a` 中的记录，最后将这些多余记录保存到一个新的 Excel 文件 `extra_records.xlsx` 中。

祝你处理数据一帆风顺，如果还有其他问题，随时喊我哦！让我们一起继续探索数据的奥秘吧！

以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。