dataframe匹配到某一行后要提取某一列数据,怎么写
时间: 2023-12-03 19:45:23 浏览: 35
可以使用 Pandas 的 loc 或 iloc 方法来提取 DataFrame 中的数据。其中,loc 方法根据标签提取数据,iloc 方法根据位置提取数据。
假设要匹配到 DataFrame 中某一行的关键字为 key_word,并提取该行中的列 col_name 的数据,可以按照以下方式编写代码:
```
# df 为原始 DataFrame
# key_word 为要匹配的关键字
# col_name 为要提取的列名
# 使用 loc 方法匹配关键字所在行,并提取指定列的数据
result = df.loc[df['column_name'] == key_word, col_name]
```
如果要根据行位置提取数据,可以改用 iloc 方法,例如:
```
# df 为原始 DataFrame
# index 为要提取的行的位置
# col_name 为要提取的列名
# 使用 iloc 方法提取指定行指定列的数据
result = df.iloc[index][col_name]
```
需要注意的是,如果要提取多列数据,可以将 col_name 参数改为一个列表,例如:`col_name = ['col1', 'col2', 'col3']`。同时,如果使用 loc 方法匹配到多行数据,可以使用 for 循环遍历所有匹配到的行。
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2个dataframe 个一列数据其中一个比另一个多的数据怎么查
你好,根据你的描述,我理解为你想要比较两个DataFrame中某一列的数据,然后找到在其中一个DataFrame中存在但在另一个DataFrame中不存在的数据。可以使用 pandas 库来完成这个任务。具体的操作步骤如下:
假设你有两个DataFrame,分别为df1和df2,且df1中有多余的一列数据(列名为“extra_column”),你想找到在df1中存在但在df2中不存在的数据。
1. 首先,你需要确定df1和df2的对应关系,比如通过某一列数据的值进行匹配。假设这一列的名称为“key_column”。
2. 然后,你可以使用 pandas 的 merge 函数将这两个DataFrame合并起来:
```
merged_df = pd.merge(df1[['key_column', 'extra_column']], df2[['key_column']], on='key_column', how='left')
```
这里使用了 df1[['key_column', 'extra_column']] 和 df2[['key_column']] 来选取需要的列。'how'参数指定使用左连接方式,即保留df1中所有的行。
3. 最后,你可以使用 isna 函数和 loc 属性来找到在df1中存在但在df2中不存在的数据:
```
missing_values = merged_df.loc[merged_df['extra_column'].isna(), 'key_column']
```
这里使用了 isna 函数来判断extra_column列中的每个值是否为NaN,然后使用 loc 属性选取extra_column列为NaN的行,并提取其中的key_column列。
这样就找到了在df1中存在但在df2中不存在的数据。
将批量处理的excel中提取的所有数据整合到一个新的excel表中
要将批量处理的Excel文件中提取的所有数据整合到一个新的Excel表中,您可以使用Python的pandas库。以下是一个示例代码,演示了如何将批量处理的Excel文件中提取的数据整合到一个新的Excel表中:
```python
import pandas as pd
import glob
# 创建一个空的DataFrame,用于存储所有提取的数据
df_combined = pd.DataFrame()
# 获取所有xlsx文件的路径
file_paths = glob.glob('path_to_folder/*.xlsx') # 替换 'path_to_folder' 为包含Excel文件的文件夹路径
for file_path in file_paths:
# 读取Excel文件
df = pd.read_excel(file_path, sheet_name=1) # sheet_name参数指定要读取的工作表索引或名称,索引从0开始
# 提取数据
data = df.iloc[18, 4] # iloc函数用于按行列索引提取数据,索引从0开始
# 将提取的数据添加到合并的DataFrame中
df_combined = df_combined.append({'提取的数据': data}, ignore_index=True)
# 将合并的数据保存到新的Excel文件
df_combined.to_excel('new_excel_file.xlsx', index=False) # index=False 参数表示不保存索引
print("数据整合完成并保存到新的Excel文件")
```
请将代码中的 `'path_to_folder/*.xlsx'` 替换为包含要读取的Excel文件的文件夹路径和文件名模式。代码将遍历所有匹配的Excel文件,读取每个文件中第二个工作表的第19行第E列的数据,并将提取的数据添加到一个合并的DataFrame中。最后,代码将合并的数据保存到名为 `'new_excel_file.xlsx'` 的新Excel文件中。
注意:在使用该代码之前,请确保已经安装了`pandas`库。可以使用以下命令进行安装:`pip install pandas`。
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