pd.read_csv 将两个文件按照一列的大小合并
时间: 2023-05-11 11:07:32 浏览: 74
可以使用 pd.merge() 函数将两个文件按照一列的大小合并。具体的代码如下:
import pandas as pd
# 读取两个文件
df1 = pd.read_csv('file1.csv')
df2 = pd.read_csv('file2.csv')
# 合并两个文件
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='column_name')
# 输出合并后的结果
print(merged_df)
相关问题
import pandas as pd # 读取csv1和csv2文件数据 csv1_data = pd.read_csv(r'C:\Users\test\PycharmProjects\pythonProject\output.csv') csv2_data = pd.read_csv(r'C:\Users\test\PycharmProjects\pythonProject\output1.csv') # 将要合并的列转换为相同的数据类型 csv1_data['file_name1'] = csv1_data['file_name1'].astype(str) # 合并两个DataFrame merged_data = pd.merge(csv1_data, csv2_data, on='file_name1') # 保存合并后的结果为新的CSV文件 merged_data.to_csv('merged_data.csv', index=False)合并到指定的列,合并至第一行
要将csv2中的一列数据合并到csv1的第一行,您可以使用pandas的concat函数来实现。下面是一个示例代码:
```python
import pandas as pd
# 读取csv1和csv2文件数据
csv1_data = pd.read_csv(r'C:\Users\test\PycharmProjects\pythonProject\output.csv')
csv2_data = pd.read_csv(r'C:\Users\test\PycharmProjects\pythonProject\output1.csv')
# 将要合并的列转换为相同的数据类型
csv1_data['file_name1'] = csv1_data['file_name1'].astype(str)
# 将csv2中的一列数据合并至csv1的第一行
merged_data = pd.concat([csv2_data['要合并的列名'], csv1_data], axis=0, ignore_index=True)
# 保存合并后的结果为新的CSV文件
merged_data.to_csv('merged_data.csv', index=False)
```
请将代码中的'output.csv'和'output1.csv'替换为您实际的CSV文件路径,'要合并的列名'替换为csv2中要合并的列名,以及将'merged_data.csv'替换为您想要保存的合并后的文件名。
这段代码中使用了concat函数将csv2中的一列数据与csv1进行纵向合并,即将该列数据添加到csv1的第一行。axis=0表示纵向合并,ignore_index=True表示重置索引。最后,将合并后的结果保存为新的CSV文件。
# 读取CSV文件 df1 = pd.read_csv('day01.csv') df2 = pd.read_csv('app_class.csv') # 比对两列数据 merged_df = df1.merge(df2, on='appid', how='inner') merged_df['appid'] = merged_df['type'] # 保留相同的数据 merged_df.to_csv('day01.csv', index=False) merged_df KeyError: 'type'
出现`KeyError: 'type'`的错误是因为在`merged_df`中不存在名为`type`的列。这可能是由于在使用`merge()`函数指定的连接键(`on='appid'`)不正确。
请确保在使用`merge()`函数进行合并时,指定的连接键在两个DataFrame对象中都存在,并且列名一致。
以下是修正代码的示例:
```python
import pandas as pd
# 读取CSV文件
df1 = pd.read_csv('day01.csv')
df2 = pd.read_csv('app_class.csv')
# 比对两列数据
merged_df = df1.merge(df2, on='appid', how='inner')
merged_df['appid'] = merged_df['class']
# 保留相同的数据
merged_df.to_csv('day01.csv', index=False)
merged_df
```
在上述代码中,我们假设要比对的列为`appid`,且在`df2`中有一个名为`class`的列。因此,在使用`merge()`函数时,我们将连接键指定为`on='appid'`。然后,我们将`merged_df['appid']`赋值为`merged_df['class']`,以将相同数据转换为另一列数据。
最后,我们使用`to_csv()`函数将结果保存到新的CSV文件中,并输出`merged_df`以查看结果。
请确保根据实际情况调整列名和连接键的值,以满足你的需求。
相关推荐
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![docx](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083331.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)