Python CSV处理：已知X、Y列取值如何查询对应Z列的单元格值

方法1：单次查询直接遍历（适合查询次数少的场景） #

直接遍历嵌套列表的每一行数据，匹配X、Y列的取值，匹配成功直接返回对应Z列值。
假设你的嵌套列表结构为：第一行为表头，后续行是数据，示例代码如下：

# 示例嵌套列表数据
csv_data = [
    ['X;', 'Y;', 'Z'],
    ['A;', '1;', 'syfgusj'],
    ['A;', '2;', 'adaddsfd'],
    ['B;', '1;', 'adsghfjgftrds'],
    ['B;', '2m;', 'adergtw'],
    ['C;', '1;', 'adergtw'],
    ['C;', '2;', 'addfgftre']
]

def query_z(x_val, y_val, data):
    # 跳过表头，从第二行开始遍历
    for row in data[1:]:
        # 行的第0位是X列，第1位是Y列，第2位是Z列
        if row[0] == x_val and row[1] == y_val:
            return row[2]
    # 没有匹配结果返回None
    return None

# 测试查询：X为B;，Y为2m;
print(query_z('B;', '2m;', csv_data)) # 输出：adergtw

注意：如果你的数据已经提前去掉了字段末尾的分号，匹配的时候对应去掉查询值的分号即可。另外Y列取值为字符串类型，匹配时不需要做类型转换，直接比对字符串内容即可，避免类型不匹配导致查询失败。

方法2：预建索引映射（适合多次查询的场景） #

如果需要频繁查询，先把所有X、Y组合和对应Z值存成字典，后续查询时间复杂度为O(1)，效率更高。示例代码如下：

# 预构建索引
def build_index(data):
    index = {}
    for row in data[1:]:
        key = (row[0], row[1])
        index[key] = row[2]
    return index

# 构建索引
csv_index = build_index(csv_data)

# 直接查询
print(csv_index.get(('C;', '2;'))) # 输出：addfgftre

如果存在X、Y组合重复的情况，上面的代码会保留最后一行的Z值，如果你需要保留所有匹配结果，可以把字典的值改成列表，每次匹配就追加值即可。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Nothing Happen