使用一个csv中不存在于另一个csv中的行创建第三个csv

Question

我想要创建一个新的csv "Result.csv“，它包含一个csv "New.csv”中没有出现在另一个csv "Old.csv“中的行。

例如,

Old.csv

美国密西根州

ron(美国)密西根州

简-总部-俄亥俄州

New.csv

美国密西根州

简-总部-俄亥俄州

ron-气候变化技术方案

jack(美国)公司(美国)

Result.csv

ron-气候变化技术方案

jack(美国)公司(美国)

我在python中尝试了下面的代码，这是我在另一个问题上读到的，但似乎行不通，并给出了错误的输出。下面的代码有什么问题吗？除了下面的代码，还有其他的选择吗？熊猫可以选择吗？

with open('Old.csv', 'r') as f1:
    old = f1.readlines()

with open('New.csv', 'r') as f2:
    new = f2.readlines()

result = open("Result.csv", "w+")

for data in new:

    if data not in old:
        result.write(data)
result.close()

Answer 1

假设：

old.csv

john,Michigan,2018
ron,Michigan,2018
jane,Ohio,2017

new.csv

john,Michigan,2018
jane,Ohio,2017
ron,Michigan,2017
jack,New York,2018

只使用pandas：

import pandas as pd

#open old csv as dataframe
old_df=pd.read_csv("old.csv",header=None)
#open new csv as dataframe
new_df=pd.read_csv("new.csv",header=None)
#join them
join_df=old_df.append(new_df,ignore_index=True)
#remove all duplicates
result_df=join_df.drop_duplicates(subset=None,keep=False)
#remove all present in old
result_df = result_df[~result_df.isin(old_df)].dropna()
#change float year to int
result_df[2] = result_df[2].astype(int)
#save as csv
result_df.to_csv("result.csv",header=None,index=None)

其中：

result.csv

ron,Michigan,2017
jack,New York,2018