根据条件替换不同文件中的字符串
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【中文标题】根据条件替换不同文件中的字符串【英文标题】:Replace strings from different files according to condition 【发布时间】:2019-03-31 02:03:43 【问题描述】:我是 Python 编码的新手,但遇到了有关 csv 文件数据操作的问题。
基本上,我有 2 个 csv 文件导入,这要归功于它们看起来像的 pd.read_csv
df1 which has 9 rows including headers and 5 columns
df2 which has 65 rows including headers and same 5 columns
我想用 df2 中关于 'NBIMAGE'
的句子替换 df1 中的句子,并保存第三个名为 df3
的 csv(或者只是将 df1 的修改版本保存为 df1 而没有新文件)
换句话说,只要 df1 中的'NBIMAGE' = df2 中的'NBIMAGE'(即使行不同),它应该将 df1 中该行的 SENTENCE 替换为 df2 中具有相同“NBIMAGE”的句子
我所做的是
df1 = pd.read_csv('file1.csv')
df2 = pd.read_csv('file2.csv')
df1['newcolumn'] =
np.where (df1['NBIMAGE'] == df2['NBIMAGE'], df2['SENTENCE'], 0)
但它输出一个
ValueError: Can only compare identically-labeled Series objects
我不想使用替换,因为我需要指定要替换的内容,但我认为使用 numpy 处理字符串也不是最好的解决方案......
希望您能理解我的问题,并感谢大家的帮助!
【问题讨论】:
【参考方案1】:df3 = df1.drop('SENTENCE',axis=1).merge(df2[['NBIMAGE','SENTENCE']],how='left', on='NBIMAGE')
【讨论】:
以上是关于根据条件替换不同文件中的字符串的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章