如何用Python将两个CSV文件指定列合并为一个列表

嘿，我明白你想要实现的需求：提取csvexample.csv的第一列（ID）和csvexample1.csv的第二列（Month），然后把它们合并成一个列表。我来帮你补全代码，并且提供两种实用的实现方式：

方法1：直观的按行读取法（适合行数一致的场景） #

这种方式简单直接，如果你确定两个CSV的行数是对应的，用这个最方便：

import csv

# 先读取第一个文件的ID列
id_list = []
with open('csvexample.csv', 'r') as csv_file:
    csv_reader = csv.reader(csv_file)
    next(csv_reader)  # 跳过表头行，如果你的CSV没有表头就删掉这行
    for row in csv_reader:
        id_list.append(row[0])  # 取第一列（索引从0开始）

# 再读取第二个文件的Month列
month_list = []
with open('csvexample1.csv', 'r') as csv_file:
    csv_reader = csv.reader(csv_file)
    next(csv_reader)  # 同样跳过表头
    for row in csv_reader:
        month_list.append(row[1])  # 取第二列

# 合并成目标列表，按行对应配对
merged_result = list(zip(id_list, month_list))
print(merged_result)

运行后你会得到：[('1', 'Feb'), ('2', 'Mar'), ('3', 'May')]。要是你需要把ID转成整数，只需要把id_list.append(row[0])改成id_list.append(int(row[0]))就行。

方法2：用你一开始的defaultdict思路（适合扩展多列的场景） #

如果你之后可能需要处理更多列，用defaultdict来存储每一列的数据会更灵活，这样后续扩展时不需要大改代码：

import csv
from collections import defaultdict

# 读取第一个CSV的所有列，提取ID列
csv1_columns = defaultdict(list)
with open('csvexample.csv', 'r') as csv_file:
    # 用DictReader可以直接按列名取数据，更清晰
    reader = csv.DictReader(csv_file)
    for row in reader:
        for col_name, value in row.items():
            csv1_columns[col_name].append(value)
id_list = csv1_columns['ID']

# 读取第二个CSV的所有列，提取Month列
csv2_columns = defaultdict(list)
with open('csvexample1.csv', 'r') as csv_file:
    reader = csv.DictReader(csv_file)
    for row in reader:
        for col_name, value in row.items():
            csv2_columns[col_name].append(value)
month_list = csv2_columns['Month']

# 合并列表
merged_result = list(zip(id_list, month_list))
print(merged_result)

几个关键点要注意： #

• 如果你的CSV文件没有表头，记得删掉next(reader)这一行，不然会漏掉第一行数据。
• 用csv.DictReader比csv.reader更稳妥，因为它是按列名取数据，就算之后CSV的列顺序变了，代码也不会出错。
• zip()函数是核心，它会把两个列表中索引相同的元素配对成元组，正好实现你要的“按行合并”效果。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Nienke Luirink