问题描述：

file1.csv：

id_album name  date 
001  Nevermind 24/09/1991 
...

file2.csv：

id_song id_album name 
001  001  Smells Like Teen Spirit 
002  001  In Bloom 
...

我想获得此output.csv：

id_album name  date   songs 
001  Nevermind 24/09/1991 001,Smells Like Teen Spirit,002,In Bloom,...

您是否看到了一种方法它在Bash（最好）或Python？

我在我的csv文件（数百万行）中有很多记录。

编辑

我试图加入/ SED/AWK但未能在1到管理到N的关系

您尝试了哪些努力？将它与问题一起发布 – Inian

大熊猫的完美用例就在这里。 –

我试过使用join/sed/awk。结果太差，不提...对不起。 – eli0tt

答

发现AWK语言：

awk -F'[[:space:]][[:space:]]+' 'NR==FNR{ if(NR>1) a[$2]=($2 in a? a[$2]",":"")$1","$3; next} 
     FNR==1{ print $0,"songs" } 
     $1 in a{ print $0,a[$1] }' file2.csv OFS='\t' file1.csv > output.csv

的output.csv内容：

id_album name  date songs 
001  Nevermind 24/09/1991 001,Smells Like Teen Spirit,002,In Bloom

超级awk'ward但超级酷！ – alvas

可能是'{print $ 0'\ tnew“}'也对齐标题？ – Inian

@Inian，不需要。这是通过'OFS ='\ t''完成的。代码在SO框架中查看的视图可能与控制台中的视图不同。有时，SO格式看起来很烦人...... – RomanPerekhrest

答

TL; DR

from io import StringIO 
file1 = """id_album,name,date 
001,Nevermind,24/09/1991""" 

file2 = """id_song,id_album,name 
001,001,Smells Like Teen Spirit 
002,001,In Bloom""" 

df1 = pd.read_csv(StringIO(file1)) 
df1 = df1.rename(columns={'name':'album_name'}) 

df2 = pd.read_csv(StringIO(file2)) 
df2 = df2.rename(columns={'name':'song_name'}) 


df3 = df1.merge(df2, on='id_album') 
df4 = pd.DataFrame(list({album['id_album'].unique()[0]:','.join(list(album[['id_song', 'song_name']].astype(str).stack())) for idx, album in df3.groupby(['id_album'])}.items()), columns=['id_album', 'song_id_name']) 

df_want = df1.merge(df4)

[OUT]：

>>> df_want 
    id_album album_name  date       song_id_name 
0   1 Nevermind 24/09/1991 1,Smells Like Teen Spirit,2,In Bloom

在龙

鉴于：

>>> from io import StringIO 
>>> file1 = """id_album,name,date 
... 001,Nevermind,24/09/1991""" 

>>> file2 = """id_song,id_album,name 
... 001,001,Smells Like Teen Spirit 
... 002,001,In Bloom""" 

>>> df1 = pd.read_csv(StringIO(file1)) 
>>> df1 = df1.rename(columns={'name':'album_name'}) 

>>> df2 = pd.read_csv(StringIO(file2)) 
>>> df2 = df2.rename(columns={'name':'song_name'}) 

>>> df1 
    id_album album_name  date 
0   1 Nevermind 24/09/1991 

>>> df2 
    id_song id_album     name 
0  1   1 Smells Like Teen Spirit 
1  2   1     In Bloom

网络连接首先合并2个DataFrames上id_album柱：

>>> df3 = df1.merge(df2, on='id_album') 
>>> df3 
    id_album album_name  date id_song    song_name 
0   1 Nevermind 24/09/1991  1 Smells Like Teen Spirit 
1   1 Nevermind 24/09/1991  2     In Bloom

现在对于一些pandas招：

1. First group the rows by the `id_album` column: 
2. In each group, get the `id_song` and `song_name` columns and stack them 

>> [','.join(list(album[['id_song', 'song_name']].astype(str).stack())) for idx, album in df3.groupby(['id_album'])] 
['1,Smells Like Teen Spirit,2,In Bloom']

以类似的方式，由.groupby()得到ALBUM_NAME：

>>> [album['album_name'].unique()[0] for idx, album in df3.groupby(['id_album'])] 
['Nevermind']

让我们结合两个groupby操作：

>>> {album['album_name'].unique()[0]:','.join(list(album[['id_song', 'song_name']].astype(str).stack())) for idx, album in df3.groupby(['id_album'])} 
{'Nevermind': '1,Smells Like Teen Spirit,2,In Bloom'} 

>>> album2songs = {album['album_name'].unique()[0]:','.join(list(album[['id_song', 'song_name']].astype(str).stack())) for idx, album in df3.groupby(['id_album'])}

把那album2songs成数据帧：

>>> df4 = pd.DataFrame(list(album2songs.items()), columns=['album_name', 'song_id_name']) 
>>> df4 
    album_name       song_id_name 
0 Nevermind 1,Smells Like Teen Spirit,2,In Bloom

现在加入df1和df4：

>>> df1.merge(df4) 
    id_album album_name  date       song_id_name 
0   1 Nevermind 24/09/1991 1,Smells Like Teen Spirit,2,In Bloom

BTW，@RomanPerekhrest awk解决方案的方式旁人！

加入2 CSV文件（1-N的关系）

TL; DR

在龙

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