Python 在两个csv文件中使用readlines并以某种方式跳过比较中的第三列

Old.csv：

name,department
leona,IT

name,department,timestamp
leona,IT,07/20/2020       <--- Existing value
lewis,Tax,08/25/2020      <--- New value from New.csv

New.csv：

name,department
leona,IT
lewis,Tax

name,department,timestamp
leona,IT,07/20/2020
leona,IT,07/25/2020
lewis,Tax,08/25/2020

使用相同的两列，从new.csv中查找新值并使用这些值更新Old.csv，使用下面的代码可以很好地工作

feed = []
headers = []
   

with open("Old.csv", 'r') as t1, open("New.csv", 'r') as t2:
        

for header in t1.readline().split(','):
    headers.append(header.rstrip())

fileone = t1.readlines()
filetwo = t2.readlines()[1:]  # Skip csv fieldnames

for line in filetwo:

    if line not in fileone:
        
        lineItems = {}
        feed.append(line.strip())  # For old file update
        

新问题：

1/添加第三列以存储时间戳值

2/跳过两个文件中的第3列（时间戳），仍然需要根据第1列和第2列比较两个文件的差异

3/旧文件将使用所有3列上的新值进行更新

我尝试了切片方法split（“，”）[0:2]，但似乎根本不起作用。我觉得对现有代码只进行了一些小的更新，但不确定如何实现这一点

预期成果：

Old.csv：

name,department
leona,IT

name,department,timestamp
leona,IT,07/20/2020       <--- Existing value
lewis,Tax,08/25/2020      <--- New value from New.csv

---

您可以自己完成，但是为什么不使用Python内置的工具呢

from csv import reader

feed = []

with open('Old.csv', 'r') as t1, open('New.csv', 'r') as t2:
    old = reader(t1)
    new = reader(t2)
    headers = next(old)
    # skip header in new
    next(new)

    # relevant data is only the first two columns
    old_data = [rec[:2] for rec in old]

    for rec in new:
        if rec[:2] not in old_data:
            feed.append(rec)

print(headers)
print(feed)

结果:

['name', 'department']
[['lewis', 'Tax']]

请注意，您将使用提供的数据获得此结果，但如果添加第三列，代码仍会按预期工作，并将该数据添加到

提要

结果中

要使提要成为字典列表（您可以轻松地将其转换为JSON），可以执行以下操作：

feed.append(dict(zip(headers, rec)))

将提要转换为json非常简单：

import json

print(json.dumps(feed))

整个解决方案：

import json
from csv import reader

feed = []

with open('Old.csv', 'r') as t1, open('New.csv', 'r') as t2:
    old = reader(t1)
    new = reader(t2)
    headers = next(old)
    # skip header in new
    next(new)

    # relevant data is only the first two columns
    old_data = [rec[:2] for rec in old]

    for rec in new:
        if rec[:2] not in old_data:
            feed.append(dict(zip(headers, rec)))

print(json.dumps(feed))

输出如下：

[{"name": "lewis", "department": "Tax", "timestamp": "08/25/2020"}]

---

这是有效的。老实说，我以前从未用过“阅读器”。还有一件事，也许我在这里把事情复杂化了，但是有没有一种方法也可以用json输出结果呢。我在zip中尝试了[code>jdata=[{'name'：I，'department'：j，'timestamp'：k}（rec[：：3]，rec[1:：3]，rec[2:：3]），但它只显示了

[{'name'：'lewis'，'department'：'Tax'，'timestamp'：'8/25/2020'}

而不是

[{'name'：'jessica'，'department'：'it'，'timestamp'：'8/15/2020'}，{'name'：'lewis'，'department'：'Tax'，'timestamp'：'8/25/2020'}]

。我猜这与双方括号有关……谢谢格里斯玛。