使用Python匹配两个CSV文件同名数据并更新价格字段

核心思路 #

先从file1提取name与price的映射关系，再用该映射覆盖file2中同名记录的价格，未匹配的记录保留原价格。

实现代码 #

方法一：字典映射（高效推荐）

import pandas as pd

# 读取两个CSV文件
df1 = pd.read_csv('file1.csv')
df2 = pd.read_csv('file2.csv')

# 构建name到price的映射字典
price_mapping = df1.set_index('name')['price'].to_dict()

# 替换匹配到的价格，未匹配的保留原价格
df2['price'] = df2['name'].map(price_mapping).fillna(df2['price'])

# 保存结果（可选）
df2.to_csv('updated_file2.csv', index=False)

方法二：左连接合并（直观易读）

import pandas as pd

df1 = pd.read_csv('file1.csv')
df2 = pd.read_csv('file2.csv')

# 左连接匹配同名记录，保留file2的所有行
merged_df = df2.merge(df1, on='name', how='left', suffixes=('_old', '_new'))

# 用file1的价格替换匹配项，未匹配的保留原价格
df2['price'] = merged_df['price_new'].fillna(merged_df['price_old'])

# 保存结果（可选）
df2.to_csv('updated_file2.csv', index=False)

代码说明 #

• 方法一通过字典映射实现快速匹配，数据量较大时性能更优；
• 方法二通过merge左连接直观展示匹配关系，适合需要查看中间过程的场景；
• fillna方法确保未在file1中出现的name，其价格保持file2的原始值不变。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Xara