Python 使用给定列表对CSV文件进行排序

我有一个包含2列的csv文件和一个随机包含第一列所有值的列表。我想对csv文件进行排序，就像列表中包含值一样

CSV文件：

 Name     age
 ----     ----
 alice    17
 bob      18
 carol    19

 Name     age
 ----     ----
 bob      18
 carol    19
 alice    17

列表

name = ['bob','carol','alice']

预期输出：

 Name     age
 ----     ----
 alice    17
 bob      18
 carol    19

 Name     age
 ----     ----
 bob      18
 carol    19
 alice    17

---

如何使用python模块来实现它

这里是python解决方案。如果确实需要，您可以在padnas中使用输出文件

导入csv
name=['bob'、'carol'、'alice']
将open（'in.csv'）作为f_-in，将open（'out.csv'，'w'）作为f_-out：
行={n:a代表n，csv.reader中的a（f_-in，分隔符='，'）}
writer=csv.writer（f_out）
对于名称中的n：
writer.writerow（[n，行[n]]））

这是python解决方案。如果确实需要，您可以在padnas中使用输出文件

导入csv
name=['bob'、'carol'、'alice']
将open（'in.csv'）作为f_-in，将open（'out.csv'，'w'）作为f_-out：
行={n:a代表n，csv.reader中的a（f_-in，分隔符='，'）}
writer=csv.writer（f_out）
对于名称中的n：
writer.writerow（[n，行[n]]））

您可以将列表转换为一个系列（指定与要排序的列相同的名称），然后合并。 合并应该是内部的、左侧的或外部的，这取决于列表和文件的重叠以及您希望如何处理差异

import pandas as pd

df_ages = pd.DataFrame([('alice', 17), ('bob', 18), ('carol', 19)], columns=['Name', 'age'])

name = ['bob','carol','alice']
name = pd.Series(name, name='Name')


df_ages = pd.merge(name, df_ages, how='outer')

结果:

    Name  age
0    bob   18
1  carol   19
2  alice   17

---

您可以将列表转换为一个系列（为其指定与要排序的列相同的名称），然后合并。 合并应该是内部的、左侧的或外部的，这取决于列表和文件的重叠以及您希望如何处理差异

import pandas as pd

df_ages = pd.DataFrame([('alice', 17), ('bob', 18), ('carol', 19)], columns=['Name', 'age'])

name = ['bob','carol','alice']
name = pd.Series(name, name='Name')


df_ages = pd.merge(name, df_ages, how='outer')

结果:

    Name  age
0    bob   18
1  carol   19
2  alice   17