Python 3.x 比较两个文件的列，将一个文件中不同列中的值替换为另一个文件中1列中的值

我已经找过了，但找不到类似的东西。我有一个空格分隔的TXT文件和一个标签分隔的CSV文件，如下所示

file1.txt(space delimited)
a b c d e f
b1 2 3 4 5 6
c7 8 9 3 2 1
d6 2 3 5 9 9

file2.csv (tab delimited)
f   G   h   s
d6  0.2 0.7 9
b1  3   8   2
c7  2   2   7

我需要检查两个文件中的第1列。如果文件2中的任何第1列值等于文件1中的第1列值， 我想用文件2第4列中的值替换文件1第3列中的值，并将整个内容写入 一个新文件。标题可以是任何内容，因此我无法按名称调用列。它不必在熊猫中，如果文件很大，希望有更好的方法

我当前的代码

import pandas as pd

f1 = pd.read_csv("f1.txt",delimiter =" ", header = None)
f2 = pd.read_csv("f2.csv",delimiter =" \t", header = 0)
with open("rr.csv", "w") as f:
    for i in f2.iloc[:, [0]].values:
        for x in f1.iloc[:, [0]].values:
            if i == x:
                f1.iloc[:, [2]].values = f2.iloc[:, [3]].values
                f1.to_csv(f, sep = " ", index = False)
            else:
                f1.to_csv(f, sep = " ", index = False)

预期结果：

a b c d e f
b1 2 9 4 5 6
c7 8 2 3 2 1
d6 2 7 5 9 9

我是在熊猫身上做的，但是我没有得到我想要的结果 我得到的是这个（我截短了，因为它太长了）

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我很确定这正是你需要的。更大的数据样本会有所帮助。此脚本假定两件事：

首先，在相应的文件中总是有相同数量的列，并且这些文件总是由相同的字符（空格和相应的制表符）分隔

脚本从file one中加载每一行，剥离换行符，在空间上拆分行，然后一次读取整个第二行文件，在选项卡上拆分，并根据需要执行数据检查/写入。在第二个文件的末尾，指针重置为第二个文件的开头，然后第一个文件引入下一行以重复该过程

file1.txt

a b c d e f
b1 2 3 4 5 6
c7 8 9 3 2 1
d6 2 3 5 9 9

file2.txt

f   G   h   s
d6  0.2 0.7 9
b1  3   8   2
c7  2   2   7

parse.py

#!/usr/bin/env python3

f1 = open("file1.txt", "r")
f2 = open("file2.txt", "r")
out_f = open("output.txt", "w+")

for l_f1 in f1:
    test_line_1 = l_f1.strip("\n").split(" ")
    for l_f2 in f2:
        test_line_2 = l_f2.strip("\n").split("\t")
        if test_line_2[0] == test_line_1[0]:
            test_line_1[2] = test_line_2[3]
            out_f.write("\t".join(test_line_1) + "\n")
    f2.seek(0,0)

f1.close()
f2.close()
out_f.close()

output.txt

b1  2   2   4   5   6
c7  8   7   3   2   1
d6  2   9   5   9   9

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这很好，但在一个文件中的列可能会更少，但我可以处理。此外，一旦进行比较，列中可能不会出现任何值。您可以添加一些简单的测试来处理特殊情况。是的，我当然打算这样做。但是append意味着即使我更改了要使用其值的列，它也会继续添加到输出中。e、 我使用文件1的第2列而不是第3列。结果将在新列的值之前添加第一个附加值。最好使用w+进行写入

b1  2   2   4   5   6
c7  8   7   3   2   1
d6  2   9   5   9   9