Python 如何对CSV文件的行重新排序？ 前提和我想要达到的目标。

在Test2.csv中，我想根据Test1.csv中的“ID”列重新排列Test2.csv中的“ID”和“numer”列。谢谢你的建议。谢谢您的合作。 这是数据的简化版本（超过1000行）

相关的源代码。 错误消息 使用文件1（Test1.csv） 使用文件2（Test2.csv） 附加信息（例如FW/工具版本）

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macOS 10.15.7 Python 3.7.3 Atom

如果两个文件的行数相同，则应生成所需的输出：

df1 = pd.read_csv(filepath_or_buffer=input_path1, encoding="utf-8")
df2 = pd.read_csv(filepath_or_buffer=input_path2, encoding="utf-8")
(df1.merge(df2, how='left', on='ID')
    .set_index('ID')
    .drop('Number_x', axis='columns')
    .rename({'Number_y': 'Number'}, axis='columns')
    .to_csv(output_path)
)

输出：

ID,Number
AA,2.13
BB,2.21
CC,2.09
DD,2.38
EE,2.52

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重新排列列？你的意思是像你在标题中说的那样的行吗？不管怎样，这些列的顺序似乎已经相同了。此外，回溯似乎不完整（它没有提到任何关于您实际发布的代码）。

ID,Number
AA,2.13
BB,2.21
CC,2.09
DD,2.38
EE,2.52

ID,Number
AA,2.1
BB,2.2
CC,2.3
DD,2.4
EE,2.5

ID,Number
CC,2.09
EE,2.52
AA,2.13
DD,2.38
BB,2.21

df1 = pd.read_csv(filepath_or_buffer=input_path1, encoding="utf-8")
df2 = pd.read_csv(filepath_or_buffer=input_path2, encoding="utf-8")
(df1.merge(df2, how='left', on='ID')
    .set_index('ID')
    .drop('Number_x', axis='columns')
    .rename({'Number_y': 'Number'}, axis='columns')
    .to_csv(output_path)
)

ID,Number
AA,2.13
BB,2.21
CC,2.09
DD,2.38
EE,2.52