按行合并CSV文件

Question

tvshows.csv = tvID | tvName

ratings.csv = userID | tvID | userRating

我有以下两个CSV文件和这些列。我希望合并这些列，以便tvshows.csv中的tvName列显示在ratings.csv中，对应于正确的tvID

我面临的主要问题是，ratings.csv文件中有几个相同的tvID数据，因为许多用户可能会对相同的电视节目进行评分。（例如，5个人将为《辛普森一家》评分，创建5个《辛普森一家》TVID）。我是否有办法从tvshows.csv中获取TVDName并将其与ratings.csv中的正确TVD合并，记住ratings.csv中可能有几个相同的TVD

我希望能够使用Pandas完成Python中的任务，感谢提供的任何帮助

tvshows.csv的数据示例：

tvID | tvName
862  |  The Simpsons
8844 |  Futurama
15602| Paw Patrol

ratings.csv的数据示例：

userID | tvID  | rating
1      |  862  |  7
2      |  8844 |  6
3      |  862  |  8

Answer 1

假设您可以读取CSV文件，您可以从以下位置使用merge方法：

ratings.merge(tvshows, on = 'tvID')

以下是一个随机玩具示例：

import pandas as pd

#generating test data
tvshows = pd.DataFrame({'tvName':['Ab','Bc','Cd','De','Ef'],'tvID':['A','B','C','D','E']})
ratings = pd.DataFrame({'userID':[1,2,3,4,5],'userRating':[5,5,3,5,5],'tvID':['A','B','C','D','E']})

#merging the dataframes
out = ratings.merge(tvshows, on = 'tvID')
print(out)

输出：

   userID  userRating tvID tvName
0       1           5    A     Ab
1       2           5    B     Bc
2       3           3    C     Cd
3       4           5    D     De
4       5           5    E     Ef

Answer 2

您可以尝试使用合并：

tvshows = pd.read_csv('tvshows.csv')
ratings = pd.read_csv('ratings.csv')
tvshows_ratings = tvshows.merge(ratings)