pd.read_csv 将两个文件按照一列的大小合并

时间: 2023-05-11 09:07:32 浏览: 114
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Python将一个CSV文件里的数据追加到另一个CSV文件的方法

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)
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用pandas按列合并两个文件的实例

特别是对于表格数据，按列合并是一种常见的操作，它可以帮助我们根据一列或多列的共同键值将两个数据集的相关信息整合到一起。Python中的pandas库提供了强大的数据处理功能，能够轻松实现这类数据的合并操作。本文将...

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\...

# 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'

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 = ...

如何使用Python将两个CSV文件按照某一列内容进行合并？

usecols=['key_column'] 可选，如果"key_column"在两个文件中都存在，省略此行即可。 5. 检查"key_column"是否存在，如果需要，可以根据需要调整数据格式或处理缺失值： python if 'key_column' not in df1....

根据第二个csv文件中的数字和第一个csv文件中第一列名称字母后的数字相对应，提取第一个csv文件中第二列，第三列等十几列的数值，保存到第二个csv文件中，如果第二个csv文件中没有第一个文件中的数字，则跳过，执行下一个，利用3.8版本的python中的，pd.read_csv函数举个详细的例子

假设第一个csv文件中第一列的名称为 id，第二列到第十二列依次为 col1 到 col11，第二个csv文件中的数字对应的是第一个csv文件中的 id 列，那么我们可以使用 pd.merge() 函数来将两个表格合并，并且只保留...

根据第二个csv文件中第一列的数字和第一个csv文件中第一列名称字母后的数字相对应，提取第一个csv文件中第二列，第三列等十几列的数值，保存到第二个csv文件中，如果第一个csv文件中没有第二个csv文件中的数字，则跳过，执行下一个，利用3.8版本的python中的，pd.read_csv函数举个详细的例子

在这个例子中，我们首先使用pd.read_csv()函数读取了两个csv文件，然后提取了第一个csv文件中除了第一列外的所有列，并将这些列保存在了一个新的DataFrame对象中。然后，我们遍历了第二个csv文件中的数字列，对于...

zaipython中如何将两个csv文件按列合并成一个csv文件

这里以merging为例，假设有两个CSV文件，分别是df1.csv和df2.csv，它们都有共同的列key，你想按照这个列进行合并： python import pandas as pd # 读取第一个CSV文件 df1 = pd.read_csv('df1.csv') # 读取第...

import pandas as pd # 读取两个csv文件 df1 = pd.read_csv("/Users/super_dj/Documents/数据/选择参考区域.fits/D_gl235_255gb-5_5-result.fits/dwarf_j_k_MH0_0.5.csv") df2 = pd.read_csv("/Users/super_dj/Documents/数据/选择参考区域.fits/D_gl235_255gb-5_5-result.fits/dwarf_bp_rp_MH0_0.5.csv") # 提取ra和dec列，并将它们合并为一个新的数据框 df3 = pd.concat([df1, df2], axis=0) # 找出所有ra和dec相同的数据 df4 = df3[df3.duplicated()] # 显示重复数据数量 print('重复数据的数量：', len(df4))

这段代码是用 Python 的 pandas 库读取两个 csv 文件，提取它们中的 ra 和 dec 列，并将它们合并为一个新的数据框。然后，它找出所有 ra 和 dec 相同的数据，并输出重复数据的数量。其中，pd.read_csv 函数用于...

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3. 将两个 NumPy 数组对象按列合并，形成一个二维数组。 下面是一个例子，假设你要读取名为 example.csv 的 csv 文件，并将其中的 Age 和 Gender 两列存进一个二维数组 data 中： python import ...

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这个问题可能是因为你的csv文件中包含了换行符或者其他非标准的字符，导致读取数据时出现了错误。你可以尝试使用以下几种方法解决这个问题： 1. 在读取csv文件时，添加参数 lineterminator='\n'，即指定换行符为...

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以前5列一致的数据合并两个csv文件

下面是一个示例代码，展示何将两个具有相同列的csv文件合并为一个： python import pandas as pd # 读取第一个csv文件 df1 = pd.read_csv('file1.csv') # 读取第二个csv文件 df2 = pd.read_csv('file2.csv') ...

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2. 用merge方法将两个DataFrame对象按照指定的列合并成一个新的DataFrame对象，假设你要按照id列合并。 python merged_df = pd.merge(df1, df2, on='id') 3. 用to_csv方法将合并后的DataFrame...

dr1=pd.read_csv(r'D:\20230706\sdss_ALLWISE2.csv',index_col=None) dr2=pd.read_csv(r'D:\20230706\sdssSpecPhoto.csv',index_col=None) dr1=dr1.round({'ra':6,'dec':6}) dr2=dr2.round({'ra':6,'dec':6}) dr1.iloc[0,:] dr1_dr2=dr1.merge(dr2,how='inner',on=['ra','dec']) feature1=['petroMag_u','petroMag_g','petroMag_r','petroMag_i','petroMag_z','Jmag','Hmag','Kmag','W1mag','W2mag','W3mag','W4mag'] label=['z','zerr','class'] dr1_dr2_2=dr1_dr2[feature1+label] dr1_dr2_2.to_csv(r'D:\20230706\sdss_ALLWISE3.csv',index=False)

您首先使用 pd.read_csv 函数读取了两个 CSV 文件，分别是 'D:\20230706\sdss_ALLWISE2.csv' 和 'D:\20230706\sdssSpecPhoto.csv'，并将它们存储在名为 dr1 和 dr2 的 DataFrame 中。 接下来，您使用 round ...

python两个csv表数据合并, 按某列合并两个表

如果你想要按照某一列进行合并，通常会使用merge()函数。以下是步骤： 1. 首先，你需要导入pandas库： python import pandas as pd 2. 加载两个CSV文件到DataFrame中，假设它们分别是df1和df2，且你想依据...

将两个CSV文件合并，请用python实现

可以使用Python中的pandas库来合并两个CSV...这段代码可以将两个CSV文件（file1.csv和file2.csv）合并，并将合并后的结果写入merged_file.csv文件中。注意要将index参数设置为False，否则会在输出文件中包含索引列。

import pandas as pd #读取初始文件 food_prices = pd.read_csv('file/food_prices.csv') #读取汇率文件 parities = pd.read_csv('file/parities.csv') #提取劳动力数据[国家名称，商品名称，单位，月，年，价格] food_labor_1 = food_prices[['adm0_name','cm_name','um_name','mp_month','mp_year','mp_price']] food_labor_2 = food_labor_1[food_labor_1['cm_name'].isin(['Wage (qualified labour)','Wage (non-qualified labour, non-agricultural)','Wage (non-qualified labour)'])] print(food_labor_2) 我想让food_labor_2和parities根据列名'adm0_name'合并，并保留food_labor_2的全部数据，parities的某些数据可以不保留

你可以使用 pandas 的 merge() 函数来合并两个 DataFrame，并根据列名...这样，merged_data 将会是一个合并后的 DataFrame，其中包含 food_labor_2 的全部数据，以及根据 'adm0_name' 列合并后的 parities 的部分数据。

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