сравнить два столбца (в двух файлах), затем вывести похожие строки и разные строки - PullRequest
Новая
       12

сравнить два столбца (в двух файлах), затем вывести похожие строки и разные строки

0 голосов
/ 04 мая 2018

У меня есть два файла, которые содержат два столбца для каждого, в первом столбце строки часто похожи.

file1.csv 

C(2)—C(1) 1.5183
C(3)—C(2) 1.49
C(3)—C(1) 1.4991
O(4)—C(3) 1.4104
H(10)—O(4) 0.964
C(2)—C(1)—C(3) 59.19
C(3)—C(1)—H(5) 118.4

file2.csv 

C(2)—C(1) 1.5052
C(3)—C(2) 1.505
C(3)—C(1) 1.5037
S(4)—C(3) 1.7976
H(10)—S(4) 1.3445
C(2)—C(1)—H(6) 117.68
C(2)—C(1)—C(3) 60.3
C(3)—C(1)—H(5) 116.99

Вот скрипт на Python, «использующий itertools», который сравнивает первый колон в файлах file1.csv и file2.csv, а затем печатает строки, аналогичные. 

import itertools

files = ['file1.csv', 'file2.csv']
d = {}

for fi, f in enumerate(files):
    fh = open(f)
    for line in fh:
        sl = line.split()
        name = sl[0]
        val = float(sl[1])
        if name not in d:
            d[name] = {}
        if fi not in d[name]:
            d[name][fi] = []
        d[name][fi].append(val)
    fh.close()

for name, vals in d.items():
    if len(vals) == len(files):
        for var in itertools.product(*vals.values()):
            if max(var) - min(var) <= 20:
                out = '{}\t{}'.format(name, "\t".join(map(str, var)))
                print(out)
                break

output.csv 

C(2)-C(1)        1.5183   1.5052
C(3)-C(2)        1.49     1.505
C(3)-C(1)        1.4991   1.5037
C(2)-C(1)-C(3)   59.19    60.3
C(3)-C(1)-H(5)   118.4    116.99

но я не нахожу идеи печатать и разные строки.

мой желаемый вывод: 

similar_lines
C(2)-C(1)           1.5183    1.5052
C(3)-C(2)           1.49      1.505
C(3)-C(1)           1.4991    1.5037
C(2)-C(1)-C(3)      59.19     60.3
C(3)-C(1)-H(5)      118.4     116.99

different_lines
O(4)-C(3)           1.4104      non
H(10)-O(4)          0.964       non
S(4)-C(3)            non       1.7976
H(10)-S(4)           non       1.3445
C(2)-C(1)-H(6)       non       117.68

1 Ответ

0 голосов
/ 04 мая 2018

Вы можете использовать itertools.groupby: 

import itertools, csv
file1 = [i+[True] for i in list(csv.reader(open('filename1.csv')))]
file2 = [i+[False] for i in list(csv.reader(open('filename2.csv')))]
new_data = [[a, list(b)] for a, b in itertools.groupby(sorted(file1+file2, key=lambda x:x[0]), key=lambda x:x[0])]
similar = ['{} {}'.format(a, '     '.join(h for _, h, flag in b)) for a, b in new_data if len(b) > 1]
different = ['{} {}'.format(a, 'non  {}'.format(b[0][1]) if not b[0][-1] else '{}     non'.format(b[0][1])) for a, b in new_data if len(b) == 1]
last_output = 'similar_lines\n{}\n\ndifferent_lines\n{}'.format('\n'.join(similar), '\n'.join(different))

Выход: 

similar_lines
C (2)-C(1) 1.5183     1.5052
C (2)-C(1)-C(3) 59.19     60.3
C (3)-C(1) 1.4991     1.5037
C (3)-C(1)-H(5) 118.4     116.99
C (3)-C(2) 1.49     1.505

different_lines
C (2)-C(1)-H(6) non  117.68
H (10)-O(4) 0.964     non
H (10)-S(4) non  1.3445
O (4)-C(3) 1.4104     non
S (4)-C(3) non  1.7976
...