对于EACH行,我需要在CSV 1和CSV 2中匹配时间和日期,并从CSV 2中提取天气.
CSV 1:
Date Time Value 2017/04/20 12:00 100 2017/03/20 12:00 250 2017/03/20 12:00 300 2017/02/20 12:00 80 2017/02/20 12:00 500
CSV 2:
Date Time Weather 2017/02/20 12:00 Sunny 2017/02/20 12:00 Sunny 2017/03/20 12:00 Sunny 2017/03/20 12:00 Sunny 2017/04/20 12:00 Sunny
我不知道它是否有效,但我做的第一件事就是将CSV文件附加到两个python列表:
List1 = []List2 = []for row in CSV1: List1.append(row)for row in CSV2: List2.append(row)
然后我对List1中的每一行,获取日期和类型,并立即循环遍历List2中的每一行,直到元素匹配.
for row in List1: published_date = row[0] published_time = row[1] for rows in List2: if published_date == rows[0] and published_time == rows[1]: "do something with rows[2]" break
这样可行,但CSV1有1700行,CSV2有1.000.000行,因此这个过程需要150秒.有明显更快的方法吗?
我知道有一个元素必须匹配的解决方案,但这里是2,我无法调整单元素解决方案.
我是Stack Overflow的新手,所以如果我在这篇文章中做错了,请通知我.
解决方法 我建议您查看Python中的“pandas”库.它可以帮助您解决效率问题.我很好奇并在Pandas中实现了这个问题,我能够在373毫秒内使用一些虚拟数据来完成问题.您可以使用以下代码来衡量框架的使用情况.
# Generating some random samplesimport pandas as pddate_range = pd.date_range(start='2017-04-20',periods=1700)time_range = pd.to_datetime(pd.date_range('12:00',freq='1H',periods=1700).strftime('%H:%m'))values = np.arange(0,1700)weather = np.random.choice(['rain','sunny','windy'],size=1700,replace=True)# Putting the Random Data into a DataFramedf1 = pd.DataFrame({'Date':date_range,'Time':time_range,'Value':values})df2 = pd.DataFrame({'Date':np.random.choice(date_range,size=1000000,replace=True),'Time': np.random.choice(time_range,'Weather':np.random.choice(weather,replace=True)})# Mergind the Datatogther on the Date and Time Columnsdf3 = pd.merge(df1,df2,on=['Date','Time'],how='inner')df3总结
以上是内存溢出为你收集整理的python – 匹配多个CSV文件中的多个元素全部内容,希望文章能够帮你解决python – 匹配多个CSV文件中的多个元素所遇到的程序开发问题。
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