pythonpandas读取csv和另外一个csv进行比较_Python Pandas：比较一个列中类似值的两个csv（dataframe）的行，并返回相似的行（列）的内容...

它可以在 iterrows() 函数的帮助下完成 .

这是代码：

first table creation ：

value=[(0,11,10,20),(1,22,11,21),(2,33,12,22),(3,44,13,23),(4,55,14,24),

(5,66,15,25),(6,77,16,26),(7,88,17,27),(8,99,18,28)]

header=["index","time","vel","yaw"]

df1 = pd.DataFrame.from_records(value, columns=header)

second table creation ：

value=[(0,67,"nan","nan"),(1,75,"nan" ,"nan" ),(2,87,"nan" ,"nan" )

(3,99,"nan" ,"nan" )]

header=["index","time","vel","yaw"]

df2 = pd.DataFrame.from_records(value, columns=header)

storing the result 在df2本身：

for index, row in df2.iterrows():

min=10000000

for indexer, rows in df1.iterrows():

if abs(row['time']-rows['time'])

min = abs(row['time']-rows['time'])

#storing the position

pos = indexer

df2.loc[index,'vel'] = df1['vel'][pos]

df2.loc[index,'yaw'] = df1['yaw'][pos]

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