From f5e288241e5abb5ef9ede3f8d94c6e578d42e796 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Floke Date: Fri, 1 Aug 2025 11:24:51 +0000 Subject: [PATCH] duplicate_checker.py aktualisiert --- duplicate_checker.py | 11 ++++++++--- 1 file changed, 8 insertions(+), 3 deletions(-) diff --git a/duplicate_checker.py b/duplicate_checker.py index c2e15fd0..045632aa 100644 --- a/duplicate_checker.py +++ b/duplicate_checker.py @@ -94,10 +94,15 @@ def main(): logging.info("Matching abgeschlossen. Schreibe Ergebnisse zurück ins Sheet...") result_df = pd.DataFrame(results) - # Originale Spalten aus matching_df für die Ausgabe nehmen - original_cols = [col for col in ['CRM Name', 'CRM Website', 'CRM Ort', 'CRM Land'] if col in matching_df.columns] - output_df = pd.concat([matching_df[original_cols].reset_index(drop=True), result_df], axis=1) + # KORRIGIERTE LOGIK: Hole die Originaldaten aus dem DataFrame, bevor er normalisiert wurde. + # `matching_df` enthält hier bereits die normalisierten Spalten, die wir nicht wollen. + # Wir laden die Originaldaten neu oder verwenden eine Kopie. Der einfachste Weg: + original_matching_df = sheet_handler.get_sheet_as_dataframe(MATCHING_SHEET_NAME) + # Füge die Ergebnisse zu den Originaldaten hinzu + output_df = pd.concat([original_matching_df.reset_index(drop=True), result_df], axis=1) + + # Konvertiere DataFrame in Liste von Listen für den Upload data_to_write = [output_df.columns.values.tolist()] + output_df.values.tolist() success = sheet_handler.clear_and_write_data(MATCHING_SHEET_NAME, data_to_write)