pandas中,合并表a和表b,条件是表a的stockid和表b的stockid相同并且表a的date和表b的stockdate相同
时间: 2023-05-20 07:01:33 浏览: 65
可以使用pandas的merge函数来合并表a和表b,代码如下:
merged_table = pd.merge(a, b, left_on=['stockid', 'date'], right_on=['stockid', 'stockdate'])
其中,left_on和right_on参数分别指定了表a和表b用于合并的列名。在本例中,我们要求表a的stockid和表b的stockid相同,并且表a的date和表b的stockdate相同,因此将它们作为合并的条件。最终,merged_table就是合并后的结果。
相关问题
pandas中,表a和表b合并,条件是表a的publicdate列等于表b的date列并且表a的stockid列等于表b的stockid列
可以使用pandas的merge函数来实现表a和表b的合并,具体代码如下:
``` python
import pandas as pd
# 创建表a和表b
a = pd.DataFrame({'stockid': ['001', '002', '003'], 'publicdate': ['2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-03'], 'value_a': [1, 2, 3]})
b = pd.DataFrame({'stockid': ['001', '002', '004'], 'date': ['2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-03'], 'value_b': [4, 5, 6]})
# 使用merge函数合并表a和表b
result = pd.merge(a, b, left_on=['stockid', 'publicdate'], right_on=['stockid', 'date'])
# 输出合并结果
print(result)
```
输出结果如下:
```
stockid publicdate value_a date value_b
0 001 2021-01-01 1 2021-01-01 4
1 002 2021-01-02 2 2021-01-02 5
```
在merge函数中,通过left_on和right_on参数指定表a和表b中用于合并的列,即stockid和publicdate列等于表b的stockid列和date列。这样就可以达到表a和表b合并的条件。合并后的结果存储在result变量中。
用pandas 将表A和表B的所有相同sheet页中 数字的单元格相加
好的,我可以帮你解决这个问题。首先,你需要使用pandas库来读取和处理Excel文件,然后使用相应的函数来实现求和操作。下面是一个简单的代码示例,假设表A和表B的文件名分别为"A.xlsx"和"B.xlsx",并且它们都有一个名为"Sheet1"的工作表:
```python
import pandas as pd
# 读取表A和表B的数据
df_a = pd.read_excel('A.xlsx', sheet_name='Sheet1')
df_b = pd.read_excel('B.xlsx', sheet_name='Sheet1')
# 将两个数据框按照sheet页合并,然后对数字列进行求和
df_merged = pd.concat([df_a, df_b], keys=['A', 'B'])
df_sum = df_merged.groupby(level=0).sum()
# 输出结果
print(df_sum)
```
这段代码的逻辑是先读取表A和表B的数据,然后使用`pd.concat()`函数将它们按照sheet页合并成一个新的数据框`df_merged`。接着,使用`groupby()`函数对sheet页进行分组,并对每个分组中的数字列进行求和操作,得到最终的求和结果`df_sum`。最后,使用`print()`函数输出结果即可。
需要注意的是,这段代码假设表A和表B中的数字列名称相同,如果不同的话,你需要修改代码中的相应部分。另外,如果表A和表B中有其他工作表,你需要将代码中的`sheet_name`参数修改为相应的值。
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