将数据帧中的数据替换为另一个数据帧中的数据

Question

我现在有一个数据帧和一个csv文件。你知道吗

在csv文件中，我有大约30列，包括一列邮政编码（例如，“10001”、“08983”、“85321”）。CSV是3400行x 30列。你知道吗

在数据框中，我有一列邮政编码和一列匹配的分数：

zipcode  score
99780    2.250000
99801    2.719083
99824    2.721311
99827    2.285714
99835    2.534783
99901    2.501558
[27688 rows x 1 columns]

我想转到我的csv文件，查看每个邮政编码，将邮政编码与数据框匹配，并添加一个新的列来记录存储在数据框中的分数。我也可以直接用数据框中的分数替换csv文件中的邮政编码，如果这样更快的话。你知道吗

之所以.replace不起作用，是因为我不想手动输入所有27688个邮政编码，然后说应该用什么来替换它们。你知道吗

有什么想法吗？你知道吗

编辑：以下是CSV文件中当前行的外观：

Name     Age     DOB     Gender     Hair Color     Eye Color     ZIP
John Doe 22      6-10    Male       Brn            Brn           99780

我希望它看起来像这样：

Name     Age     DOB     Gender     Hair Color     Eye Color     ZIP     Score
John Doe 22      6-10    Male       Brn            Brn           99780   2.250000

我也同意将“Score”列直接替换为ZIP列。你知道吗

Answer 1

您是否尝试过将csv加载到列表中，然后在列表中的项目之间循环。你知道吗

import csv
sFile = "myfile.csv"
with open(sFile, 'rb') as f:
    reader = csv.reader(f)
    yourList = list(reader)

for item in yourList:
    #search and replace based on each item

您也可以尝试从pandas中合并。你知道吗

更新：使用合并

下面是使用合并的示例：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame([[12345,"Atlanta"],[54321,"Orlando"]], columns=['Zip','City'])

df2 = pd.read_csv('Zip.csv')

df3 = pd.merge(df,df2,how="left", )

print (df3)

结果是：

     Zip     City     State
0  12345  Atlanda   Georgia
1  54321  Orlando   Florida