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Python 2つのCSVファイルを読み込んで差分を別のファイルに取得したい

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kumer1

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前提・実現したいこと

初めて二週間の初心者です。

Pythonで2つのCSVファイルを比較して、差分(増えた行)を新たなCSVに吐き出させたいのですがやり方が全く分かりません。。ご教授よろしくお願い致します。

ファイル1:test.csv
ID,Sales,Country
A-01,200,USA
A-02,100,CANADA
B-03,10,USA
B-04,1000,USA
C-01,50,CANADA

ファイル2:test2.csv
ID,Sales,Country
A-01,200,USA
A-02,100,CANADA
B-03,10,USA
B-04,1000,USA
C-01,50,CANADA
C-04,4,MEXICO

新たに作成するファイル3が下記のような結果にしたいと思います。
ファイル3:test3.csv
ID,Sales,Country
C-04,4,MEXICO

とりあえず差分が取得できているか試すためにprint()で表示させる実験をしたのですがうまく行きませんでした。

発生している問題・エラーメッセージ

Traceback (most recent call last):
File "/usr/local/lib/python3.6/site-packages/pandas/core/ops.py", line 1202, in na_op
result = expressions.evaluate(op, str_rep, x, y, eval_kwargs) File "/usr/local/lib/python3.6/site-packages/pandas/core/computation/expressions.py", line 204, in evaluate return _evaluate(op, op_str, a, b, eval_kwargs)
File "/usr/local/lib/python3.6/site-packages/pandas/core/computation/expressions.py", line 64, in _evaluate_standard
return op(a, b)
TypeError: unsupported operand type(s) for -: 'str' and 'str'

During handling of the above exception, another exception occurred:

Traceback (most recent call last):
File "test.py", line 5, in <module>
print(G2-G)
File "/usr/local/lib/python3.6/site-packages/pandas/core/ops.py", line 1260, in f
return self._combine_frame(other, na_op, fill_value, level)
File "/usr/local/lib/python3.6/site-packages/pandas/core/frame.py", line 3906, in _combine_frame
result = dict([(col, f(col)) for col in this])
File "/usr/local/lib/python3.6/site-packages/pandas/core/frame.py", line 3906, in <listcomp>
result = dict([(col, f(col)) for col in this])
File "/usr/local/lib/python3.6/site-packages/pandas/core/frame.py", line 3902, in f
r = _arith_op(this[col].values, other[col].values)
File "/usr/local/lib/python3.6/site-packages/pandas/core/frame.py", line 3894, in _arith_op
return func(left, right)
File "/usr/local/lib/python3.6/site-packages/pandas/core/ops.py", line 1221, in na_op
result[mask] = op(xrav, yrav)
TypeError: unsupported operand type(s) for -: 'str' and 'str'

該当のソースコード

import pandas as pd

G = pd.read_csv('test.csv')
G2 = pd.read_csv('test2.csv')
print(G2-G)

試したこと

課題に対してアプローチしたことを記載してください

色々とサーチしたのですが、どう書いていいか分からずここにきました、、

補足情報(言語/FW/ツール等のバージョンなど)

より詳細な情報

python 3.6.4
MAC

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checkベストアンサー

+1

こんな感じで記述できるかと思います

import pandas as pd

df1 = pd.read_csv('test.csv')
df2 = pd.read_csv('test2.csv')

ret = df2[~df2.ID.isin(df1.ID)]
ret.to_csv('test3.csv', index=None)

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  • 2017/12/31 23:46

    ありがとうございました。
    pandasで処理して頂いたので分かりやすかったです。
    df2[~df2.ID.isin(df1.ID)]の記述部分の「~」はどういった意味なのでしょうか?

    キャンセル

  • 2018/01/01 08:37

    Pandasでは「~」は Logical not となります
    一度
    df2.ID.isin(df1.ID)

    ~df2.ID.isin(df1.ID)
    をprint() してみると理解しやすいかと思います

    キャンセル

  • 2018/01/01 09:54

    なるほど。。Trueが返って来ました。これで取り出せたんですね。
    色々と勉強します。ありがとうございました。

    キャンセル

+1

順序を問わない、差分はsetを使うと良いですよ。

with open('test.txt') as test, open('test2.txt') as test2:
    header, header2 = next(test), next(test2)
    records, records2 = set(test), set(test2)
    print(header, end='')
    for record in records2 - records:
        print(record, end='')

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  • 2017/12/31 23:48

    ありがとうございました。
    この書き方も参考になりました。print()をto_csvに置き換える時に上手くいかなかったです。

    キャンセル

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