Python实现：基于MPN匹配CSV并填充Price与Stocks至目标文件

核心思路 #

• 以bottom_dic中的MPN为键，构建快速查找的映射字典，避免每次遍历全量数据，提升匹配效率
• 遍历top_dic中的每条数据，通过MPN匹配映射字典，获取对应的Price和Stocks值
• 将匹配到的字段值填充回top_dic后，写入原顶部CSV文件

具体代码实现 #

假设你的字典结构是列表套字典（每条数据对应CSV的一行，字段为字典键），示例结构如下：

top_dic = [
    {"MPN": "ABC123", "产品名称": "XX手机"},
    {"MPN": "DEF456", "产品名称": "XX耳机"}
]
bottom_dic = [
    {"MPN": "ABC123", "Price": "1999", "Stocks": "120"},
    {"MPN": "GHI789", "Price": "299", "Stocks": "80"}
]

步骤1：构建MPN到Price/Stocks的映射 #

# 用字典推导式生成映射，key为MPN，value为包含目标字段的字典
mpn_map = {item["MPN"]: {"Price": item["Price"], "Stocks": item["Stocks"]} for item in bottom_dic}

步骤2：遍历top_dic填充字段 #

for item in top_dic:
    mpn = item["MPN"]
    # 匹配成功则填充字段，失败则设默认值（可根据需求调整）
    if mpn in mpn_map:
        item["Price"] = mpn_map[mpn]["Price"]
        item["Stocks"] = mpn_map[mpn]["Stocks"]
    else:
        item["Price"] = ""
        item["Stocks"] = ""

步骤3：将更新后的数据写入原CSV文件 #

使用csv.DictWriter保持原字段顺序：

import csv

# 获取所有字段名（包含新增的Price和Stocks）
fieldnames = top_dic[0].keys()

with open("原顶部CSV文件路径.csv", "w", newline="", encoding="utf-8") as f:
    writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=fieldnames)
    writer.writeheader()
    writer.writerows(top_dic)

注意事项 #

• 如果你的字典结构不是列表套字典（比如以行号为键），需先转换为列表形式再操作
• 确保两个字典中的MPN值格式一致（大小写、空格等），否则会匹配失败，可提前做标准化处理：mpn.strip().upper()
• 若原CSV没有Price和Stocks字段，写入前需手动将这两个字段添加到fieldnames列表中

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Raymond