Python 使用循环和字典将列表映射到csv

我正在使用Python，似乎我的for循环有问题

以下是我正在使用的数据集：

A）我有一个csv文件，其中包含所有汽车数据

B）我还有csv中的品牌到汽车（类型），如下所示

我需要建立的是建立另一个CSV，将每条生产线分解为正确的品牌和车型。同时确保它是准确的（例如，有凯美瑞L和凯美瑞LE-有时它拉两个）

这是我正在寻找的输出：

到目前为止，我的脚本如下：

temp_car_list = []
reader_type = csv.DictReader(type_library)

with open(file_name) as Output_file:
    reader = csv.DictReader(Output_file)
    for row in reader:
        Title = row ["Item Name"]
        print (Title)
        for brand in brand_library_iterate:
            if brand in Title:
                Brand_Name = brand
                print(Brand_Name)
        #Get Type Library List
        for Car_type in reader_type:
            Brand_String = str(Brand_Name)
            print(Brand_String)
            type_list = temp_car_list.append(Car_type[Brand_String])
        print(temp_car_list)
        for car_type in temp_car_list:
            if car_type in Title:
                car_type_output = car_type
                print (car_type_output)
        temp_car_list.clear()

脚本的逻辑：

1） 拉动标题（例如黑色丰田凯美瑞L）

2） 从列表中提取汽车的品牌

3） 从输出#2-映射到#B（图片中的csv文件）

以下是我得到的（不幸）：

我注意到的主要问题是：

1） 由于某些原因，品牌名称不会随着第二行或后续行的变化而变化。因此，它被困在丰田

2） car_type_输出同时拉出凯美瑞L和凯美瑞LE

问题：将每一行细分为正确的品牌、颜色和车型

---

最简单的方法是从文件

A

中拆分行
从文件

B

中，只有带有品牌的第一行用于检测故障行：

本田雅阁海军

使用集理论的数学方法

car\u type

列表仅在文件

A的每行循环一次
检测故障行的附加条件：
Honda Accord Navy
，不是必需的。

如果
标题项的
集合
是
车型[x]的
超集
，则会得到一个匹配项。集合

问题：将每一行细分为正确的品牌、颜色和车型

---

最简单的方法是从文件

A

中拆分行
从文件

B

中，只有带有品牌的第一行用于检测故障行：

本田雅阁海军

使用集理论的数学方法

car\u type

列表仅在文件

A的每行循环一次
检测故障行的附加条件：
Honda Accord Navy
，不是必需的。

如果
标题项的
集合
是
车型[x]的
超集
，则会得到一个匹配项。集合

A = """Item Name
Black Toyota Camry L
Honda Accord Navy
Grey Toyota Corolla
Black Nissan Murano
Silver Toyota Camry LE
"""

B = """Toyota,Nissan,Honda
Camry L,Murano,Accord
Corolla,Rogue,Civic
Avalon,Pathfinder,CR-V
Highlander,Maxima,HR-V
Prius,Altima,
Camry LE,,
"""

import io


def simple_split_title():
    # with open(<name of your file B>) as fh:
    with io.StringIO(B) as fh:
        brands = fh.readline().rstrip().split(',')

    # with open(<name of your file A>) as fh:
    with io.StringIO(A) as fh:
        _ = next(fh)
        for line in fh:
            title = line.rstrip()
            item = title.split(' ')

            if item[0] in brands:
                _color, _brand, _type, _last = len(item) - 1, 0, 1, len(item) - 1
            else:
                _color, _brand, _type, _last = 0, 1, 2, len(item)

            result = {'title': title, 
                      'brand': item[_brand], 
                      'color': item[_color], 
                      'type': ' '.join(item[_type:_last])}
            print(result)

import io, csv


def looping_dict():
    # with open(<name of your file B>) as fh:
    with io.StringIO(B) as fh:
        car_type = [_dict for _dict in csv.DictReader(fh)]

    # with open(<name of your file A>) as fh:
    with io.StringIO(A) as fh:
        _ = next(fh)
        for line in fh:
            title = line.rstrip()
            result = {'title': title, 'brand': '', 'color': '', 'type': ''}

            # Get brand
            for brand in car_type[0].keys():
                if brand in title:
                    result['brand'] = brand
                    title = title.replace(brand + ' ', '')
                    break

            # Get type
            for _type in car_type:
                if title.endswith(_type[brand]) or title.startswith(_type[brand]):
                    result['type'] = _type[brand]
                    title = title.replace(_type[brand], '')
                    break

            # Get color
            result['color'] = title.strip()

            print(result)

import io, csv
from collections import namedtuple

def theory_of_sets():
    CarType = namedtuple('CarType', 'set brand type')
    car_type = []
    # with open(<name of your file B>) as fh:
    with io.StringIO(B) as fh:
        for _dict in csv.DictReader(fh):
            for brand, _type in _dict.items():
                _set = {brand} | set(_type.split(' '))
                car_type.append(CarType._make((_set, brand, _type)))

    # with open(<name of your file A>) as fh:
    with io.StringIO(A) as fh:
        _ = next(fh)

        for line in fh:
            title = line.rstrip()
            _title = title.split(' ')
            _items = set(_title)

            result = None

            for ct in car_type:
                if _items.issuperset(ct.set):
                    result = {'title': title, 
                              'brand': ct.brand, 
                              'color': (_items - ct.set).pop(), 
                              'type': ct.type}
                    break

            print(result)

{'title': 'Black Toyota Camry L', 'brand': 'Toyota', 'color': 'Black', 'type': 'Camry L'}
{'title': 'Honda Accord Navy', 'brand': 'Honda', 'color': 'Navy', 'type': 'Accord'}
{'title': 'Grey Toyota Corolla', 'brand': 'Toyota', 'color': 'Grey', 'type': 'Corolla'}
{'title': 'Black Nissan Murano', 'brand': 'Nissan', 'color': 'Black', 'type': 'Murano'}
{'title': 'Silver Toyota Camry LE', 'brand': 'Toyota', 'color': 'Silver', 'type': 'Camry LE'}