Python Pandas map CSV 文件

我想“合并”两个 CSV 文件。我想映射文件 1 中的电子邮件并从文件 2 中获取它们各自的 userId，然后我想将其分配给文件 1 的相应电子邮件

例子:

文件 1

name, userId, email 
john, null, john@a.com 
alex, null, alex@a.com 
micheal, null, mike@a.com 
alex, null, alex@a.com 
john, null, john@a.com 

文件 2

name, userId, email 
alex, 5, alex@a.com 
micheal, 10, mike@a.com 
john, 12, john@a.com 

输出文件

name, userId, email 
john, 12, john@a.com 
alex, 5, alex@a.com 
micheal, 10, mike@a.com 
alex, 5, alex@a.com 
john, 12, john@a.com 

这是我的代码，但不会分配相应电子邮件的用户 ID，因为电子邮件未排序

import pandas as pd 
 
df1 = pd.read_csv("file1.csv", sep=",") 
df2 = pd.read_csv("file2.csv", sep=",", index_col=0) 
 
df1["userId"] = df2["userId"].values 
 
df1.to_csv("output.csv", sep=";") 

谁能帮帮我？

请您参考如下方法:

Dataframe.merge

df1 = pd.read_csv("file1.csv", sep=",") 
df1.columns = ['name', 'userid', 'email'] 
df2 = pd.read_csv("file2.csv", sep=",", index_col=0) 
df1 = df1.drop(['userId'], axis=1) 
 
result = pd.merge(df1, df2, on=['name','email'], how='right') 
 
result.to_csv("output.csv", sep=";") 

我是如何测试的:

import pandas as pd 
 
df1 = pd.DataFrame({'name': ['john', 'alex', 'michael', 'alex', 'john'], 
                    'userId': ['null', 'null', 'null', 'null', 'null'], 
                    'email': ['john@a.com', 'alex@a.com', 'mike@a.com', 'alex@a.com', 'john@a.com'] 
                    }, columns=['name','userId','email']) 
 
df2 = pd.DataFrame({'name': ['alex', 'michael', 'john'], 
                    'userId': ['5', '10', '12'], 
                    'email': ['alex@a.com', 'mike@a.com', 'john@a.com'] 
                    }) 
 
df1 = df1.drop(['userId'], axis=1) 
 
result = pd.merge(df1, df2, on=['name','email'], how='right') 
 
print(df1) 
print(df2) 
 
print(result)