在Python中，从文本文件的列中删除前导零，然后将两个文本文件中具有相同字符串的类似行合并为一个

假设我有两个文件-

File 1:

00023 apple
00632 banana
00020 cat
00290 dog
00004 egg
00089 hen
00310 ink

因此，首先在文件1中，我需要修剪第1列的前导零。我们将得到如下结果：

23 apple
632 banana
20 cat
290 dog
4 egg
89 hen
310 ink

在此之后，我想比较文件1和文件2中的公共编号（在本例中为23、4、310），然后将公共列合并到一个新文件中，并生成类似于此的输出-

23 apple jar
4 egg kite
310 ink land

---

我在这里已经讨论了一些答案，但无法真正理解，因为我对这一点还是新手。

因此，您可以轻松检查您的值。我已经用下面的源代码试过了。 我首先创建了两个数据帧（您已经有了），其中包含一个值从0到399的列表：

    import pandas
    df1 = pandas.DataFrame({"col1": list(range(400))})
    df2 = df1

然后用搜索索引初始化一个列表，并迭代该列表

  search_idx = [23, 4, 310]

您的dataframe对象具有列。每列都有一个名称。在我的示例中：我只有一列，该列的名称为“col1”。列名是dataframe对象的一个字段，因此可以通过点操作访问它

   #Open the file
   with open('merge.txt', 'a') as file:
        
       #Iterate over all indexes       
       for idx in search_idx:

           #Write Values to list
           values = [idx, df1.col1[idx], df2.col1[idx]]
          
           #convert to string
           values = map(str, values)

           #Concatenate to one string and write to file
           text = " ".join(values)
           file.write(text + '\n')

这将创建一个包含以下数据的文件merge.txt：

    23 23 23
    4 4 4
    310 310 310

如果您想在数据之间添加一个“，”，请在迭代中更改“连接”行

---

致以最诚挚的问候

，您可以轻松地检查您的值。我已经用下面的源代码试过了。 我首先创建了两个数据帧（您已经有了），其中包含一个值从0到399的列表：

    import pandas
    df1 = pandas.DataFrame({"col1": list(range(400))})
    df2 = df1

然后用搜索索引初始化一个列表，并迭代该列表

  search_idx = [23, 4, 310]

您的dataframe对象具有列。每列都有一个名称。在我的示例中：我只有一列，该列的名称为“col1”。列名是dataframe对象的一个字段，因此可以通过点操作访问它

   #Open the file
   with open('merge.txt', 'a') as file:
        
       #Iterate over all indexes       
       for idx in search_idx:

           #Write Values to list
           values = [idx, df1.col1[idx], df2.col1[idx]]
          
           #convert to string
           values = map(str, values)

           #Concatenate to one string and write to file
           text = " ".join(values)
           file.write(text + '\n')

这将创建一个包含以下数据的文件merge.txt：

    23 23 23
    4 4 4
    310 310 310

如果您想在数据之间添加一个“，”，请在迭代中更改“连接”行

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致以最诚挚的问候

这可以使用标准库中的模块完成

首先，使用字典理解将每个文件读入字典（该方法可用于删除前导零）

接下来，利用dictionary键视图支持的set操作的优势来查找公共键，如

最后，将公共密钥和关联值写入新的csv文件

导入csv
将open（'csv1.csv'，换行符=''）作为f：
读卡器=csv。读卡器（f）
data1={col1.lstrip（'0'）：col1的col2，读取器中的col2}
将open（'csv2.csv'，换行符=''）作为f：
读卡器=csv。读卡器（f）
data2={col1:col2代表col1，col2在读卡器中}
common_keys=data1.keys（）&data2.keys（）
将open（'merge.csv'，'w'，newline=''）作为f：
writer=csv.writer（f）
对于常用_键中的键：
writer.writerow（[key，data1[key]，data2[key]]））

这可以使用标准库中的模块完成

首先，使用字典理解将每个文件读入字典（该方法可用于删除前导零）

接下来，利用dictionary键视图支持的set操作的优势来查找公共键，如

最后，将公共密钥和关联值写入新的csv文件

导入csv
将open（'csv1.csv'，换行符=''）作为f：
读卡器=csv。读卡器（f）
data1={col1.lstrip（'0'）：col1的col2，读取器中的col2}
将open（'csv2.csv'，换行符=''）作为f：
读卡器=csv。读卡器（f）
data2={col1:col2代表col1，col2在读卡器中}
common_keys=data1.keys（）&data2.keys（）
将open（'merge.csv'，'w'，newline=''）作为f：
writer=csv.writer（f）
对于常用_键中的键：
writer.writerow（[key，data1[key]，data2[key]]））

我想这不是我在上面问题中描述的输出，你能再看看我的问题吗？@sirbaum这只是因为我用数字初始化了这个数据框。用你自己的数据框试试看我想这不是我在上面问题中描述的输出，你能再看看我的问题吗打开？@sirbaum这只是因为我用数字初始化了这个数据帧。用你自己的数据帧试试