EXCEL中有2组数据,第1组数据为1列(C列),第二组数据为2列(A列和B列),需要先用C列数据去在A列进行模糊匹配,找到了之后再去B列匹配,如果B列数据为NA值就用此数据,并且A列的数据不能重复,最后用找到C列及A列的数值生成D列,请问用python 如何实现
时间: 2024-05-19 07:15:20 浏览: 13
可以使用pandas库中的merge函数实现。具体步骤如下:
1.将第一组数据和第二组数据读入pandas的DataFrame中,假设第一组数据的DataFrame为df1,第二组数据的DataFrame为df2。
2.使用merge函数将df1和df2按照A列进行合并,合并方式为左连接,即保留df1中所有的行。代码如下:
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='A', how='left')
此时生成的merged_df中包含了C列、A列和B列的所有数据。
3.使用apply函数对merged_df中的每一行进行操作,按照题目要求生成D列的数据。具体实现可以参考如下代码:
def generate_D(row):
if pd.isna(row['B']):
return row['C']
else:
return row['B']
merged_df['D'] = merged_df.apply(generate_D, axis=1)
4.最后再按照要求去重,生成最终的结果DataFrame:
result_df = merged_df.drop_duplicates(subset=['C', 'A'])[['C', 'A', 'D']]
相关问题
EXCEL中有2组数据,第1组数据为1列(C列),第二组数据为2列(A列和B列),需要先用C列数据去在A列进行模糊匹配,找到了之后再去B列匹配,如果B列数据为NA值就用此数据,最后用找到C列及A列的数值生成D列,请问用python 如何实现
您好,这个问题可以使用pandas进行处理,具体实现步骤如下:
1.读取Excel数据并转换为DataFrame对象
```python
import pandas as pd
df1 = pd.read_excel('test.xlsx', sheet_name='Sheet1') # 读取第1组数据
df2 = pd.read_excel('test.xlsx', sheet_name='Sheet2') # 读取第2组数据
```
2.将A列、B列合并为一个新列AB,用C列数据在AB列中进行模糊匹配
```python
df2['AB'] = df2['A列'].astype(str) + df2['B列'].astype(str) # 将A列、B列合并为一个新列AB
df2['D列'] = df2['AB'][df2['AB'].str.contains(df1['C列'].values, na=False)].reset_index(drop=True) # 在AB列中进行模糊匹配
```
3.将B列中NA值替换为对应的AB值
```python
df2['D列'] = df2['D列'].fillna(df2['AB'])
```
4.将D列数据添加回到第1组数据的DataFrame中,得到最终结果
```python
df1['D列'] = df2['D列'][df2['D列'].notnull()].reset_index(drop=True)
```
完整代码如下:
```python
import pandas as pd
# 读取Excel数据并转换为DataFrame对象
df1 = pd.read_excel('test.xlsx', sheet_name='Sheet1') # 读取第1组数据
df2 = pd.read_excel('test.xlsx', sheet_name='Sheet2') # 读取第2组数据
# 将A列、B列合并为一个新列AB,用C列数据在AB列中进行模糊匹配
df2['AB'] = df2['A列'].astype(str) + df2['B列'].astype(str) # 将A列、B列合并为一个新列AB
df2['D列'] = df2['AB'][df2['AB'].str.contains(df1['C列'].values, na=False)].reset_index(drop=True) # 在AB列中进行模糊匹配
# 将B列中NA值替换为对应的AB值
df2['D列'] = df2['D列'].fillna(df2['AB'])
# 将D列数据添加回到第1组数据的DataFrame中,得到最终结果
df1['D列'] = df2['D列'][df2['D列'].notnull()].reset_index(drop=True)
```
希望这个答案能够帮到您!
excel中的数据导入matlab后,如何实现对于每一列文本内容进行不同的数值化处理
可以使用MATLAB中的table类型来实现对每一列文本内容进行不同的数值化处理。具体步骤如下:
1. 使用readtable函数将Excel数据导入MATLAB中,并生成table类型的数据。
2. 对于需要进行数值化处理的列,可以使用table的varfun函数,自定义一个函数来完成数值化处理操作。例如,假设需要将第一列的文本内容转换为数字,可以定义一个函数如下:
```
function num = text2num(text)
% 将文本内容转换为数字
if strcmp(text, 'A')
num = 1;
elseif strcmp(text, 'B')
num = 2;
elseif strcmp(text, 'C')
num = 3;
else
num = NaN;
end
end
```
3. 使用varfun函数将自定义的函数应用到需要进行数值化处理的列,例如将第一列的文本内容转换为数字,可以使用如下代码:
```
newTable = varfun(@text2num, oldTable(:, 1));
```
其中,oldTable是原始的table类型数据,newTable是经过数值化处理后的table类型数据。
4. 对于不需要进行数值化处理的列,可以直接将其复制到新的table中,例如将第二列的数据复制到新的table中,可以使用如下代码:
```
newTable(:, 2) = oldTable(:, 2);
```
5. 最后,可以使用MATLAB中的table2array函数将table类型数据转换为数组类型数据,以便进行后续的数学计算和分析操作。
相关推荐
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![py](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083646.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)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)