mt_df = pd.merge(mt_df, third_df, left_on='门店id', right_on='三方id', how='left')

时间: 2023-11-28 21:05:21 浏览: 83
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pd.merge函数.pptx

这段代码是通过使用`pd.merge`函数将`mt_df`和`third_df`两个DataFrame按照指定的列进行合并操作。具体来说，它使用了左连接(`how='left'`)的方式，以`mt_df`的'门店id'列和`third_df`的'三方id'列作为连接键。合并后的结果将赋值给`mt_df`。 请注意，由于我是一个文本AI模型，无法直接运行代码。因此，我只能解释代码的含义和作用，请确保在实际运行代码前进行适当的检查和测试。
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连接mysql数据库 # mysql_conn = mysql.connector.connect(host='172.16.2.246', # port='33060', # user='root', # password='8ach4b6f9c', # database='testdata_analyse', # ) # 连接SqlServer数据库 # sqlserver_conn = pyodbc.connect( # "Driver={ODBC Driver 17 for SQL Server};" # "Server=127.0.0.1,34333;" # "Database=56_User;" # "Uid=56newstrc20161126UID;" # "Pwd=dfsalf5656^$($)RPRFK;" # 获取 SQL Server 数据 # sql_query = "SELECT i_ui_identifier,nvc_user_name FROM t_user_info" # sql_server_df = pd.read_sql(sql_query, sqlserver_conn) # ) # 连接MongoDB数据库 # mongo_client = pymongo.MongoClient("mongodb://127.0.0.1:27017/") # mongo_db = mongo_client["ywb_distribution"] # mongo_collection = mongo_db["payCondition"] # mongo_data = mongo_collection.find() # 使用 pandas 将数据转换为 DataFrame 格式 # import pandas as pd # # mongo_df = pd.DataFrame(mongo_data) # sql_server_df = pd.DataFrame(sql_server_data) # # # 将两个 DataFrame 进行左连接 # result_df = pd.merge(mongo_df, sql_server_df, how='left', left_on='userId', right_on='i_ui_identifier') 怎么将查询结果插入到mysql数据库中，如何编写代码？？

result_df = pd.read_sql("SELECT * FROM table_name", mysql_conn) # 将查询结果插入到 MySQL 数据库中 result_df.to_sql(name='new_table_name', con=mysql_conn, if_exists='replace', index=False) # 关闭连接...

# import pyodbc # import mysql.connector # import schedule # import time # import pymongo # def job(): # 连接SqlServer数据库 # sqlserver_conn = pyodbc.connect( # "Driver={ODBC Driver 17 for SQL Server};" # "Server=127.0.0.1,34333;" # "Database=56_User;" # "Uid=56newstrc20161126UID;" # "Pwd=dfsalf5656^$($)RPRFK;" # ) # 连接MongoDB数据库 # mongo_client = pymongo.MongoClient("mongodb://127.0.0.1:27017/") # mongo_db = mongo_client["ywb_distribution"] # mongo_collection = mongo_db["payCondition"] # mongo_data = mongo_collection.find() # 使用 pandas 将数据转换为 DataFrame 格式 # import pandas as pd # # mongo_df = pd.DataFrame(mongo_data) # sql_server_df = pd.DataFrame(sql_server_data) # # # 将两个 DataFrame 进行左连接 # result_df = pd.merge(mongo_df, sql_server_df, how='left', left_on='userId', right_on='i_ui_identifier') 将这个查询结果进行插入，怎么写python代码

sql_server_df = pd.read_sql(sql_query, sqlserver_conn) # 连接MongoDB数据库 mongo_client = pymongo.MongoClient("mongodb://127.0.0.1:27017/") mongo_db = mongo_client["ywb_distribution"] mongo_...

解释total_df = pd.merge(paper_df,cite_df,on='title_name',how='outer')

这行代码将两个数据框 paper_df 和 cite_df 按照它们的 title_name 列进行外连接（outer join）合并，并将合并后的结果存储在 total_df 中。外连接是一种合并方式，它会将两个数据框中的所有行都合并起来，如果其中...

请详细解释一下这段代码，每一句给上相应的详细注解：sub['t'] = 0 submission = [] for f in test: df = pd.read_csv(f) df.set_index('Time', drop=True, inplace=True) df['Id'] = f.split('/')[-1].split('.')[0] # df = df.fillna(0).reset_index(drop=True) df['Time_frac']=(df.index/df.index.max()).values#currently the index of data is actually "Time" df = pd.merge(df, tasks[['Id','t_kmeans']], how='left', on='Id').fillna(-1) # df = pd.merge(df, subjects[['Id','s_kmeans']], how='left', on='Id').fillna(-1) df = pd.merge(df, metadata_complex[['Id','Subject']+['Visit','Test','Medication','s_kmeans']], how='left', on='Id').fillna(-1) df_feats = fc.calculate(df, return_df=True, include_final_window=True, approve_sparsity=True, window_idx="begin") df = df.merge(df_feats, how="left", left_index=True, right_index=True) df.fillna(method="ffill", inplace=True) # res = pd.DataFrame(np.round(reg.predict(df[cols]).clip(0.0,1.0),3), columns=pcols) res_vals=[] for i_fold in range(N_FOLDS): res_val=np.round(regs[i_fold].predict(df[cols]).clip(0.0,1.0),3) res_vals.append(np.expand_dims(res_val,axis=2)) res_vals=np.mean(np.concatenate(res_vals,axis=2),axis=2) res = pd.DataFrame(res_vals, columns=pcols) df = pd.concat([df,res], axis=1) df['Id'] = df['Id'].astype(str) + '_' + df.index.astype(str) submission.append(df[scols]) submission = pd.concat(submission) submission = pd.merge(sub[['Id']], submission, how='left', on='Id').fillna(0.0) submission[scols].to_csv('submission.csv', index=False)

submission = pd.merge(sub[['Id']], submission, how='left', on='Id').fillna(0.0) submission[scols].to_csv('submission.csv', index=False) 这里将所有测试数据的预测结果合并成一个pandas DataFrame对象，...

代码简写：import pandas as pd # 1. 读取指定表格 df1 = pd.read_excel('result-new.xlsx', sheet_name='Sheet1') df2 = pd.read_excel('基础数据-new.xlsx', sheet_name='本外币') df3 = pd.read_excel('基础数据-new.xlsx', sheet_name='人民币') # 标的表索引列位置及数据位置 grouped = df2.groupby(df2.columns[1]).agg({df2.columns[2]: 'sum', df2.columns[5]: 'sum'}).reset_index() grouped1 = df3.groupby(df2.columns[1]).agg({df3.columns[2]: 'sum', df3.columns[5]: 'sum'}).reset_index() # 合并表1和表2的结果 result = pd.merge(df1, grouped, left_on=df1.columns[1], right_on=grouped.columns[0], how='left') result = pd.merge(result, grouped1, left_on=df1.columns[1], right_on=grouped.columns[0], how='left') # 输出结果到文件 result.to_excel('531本外币比年初.xlsx', index=False)

result = pd.merge(df1, grouped, left_on=df1.columns[1], right_on=grouped.columns[0], how='left') result = pd.merge(result, grouped1, left_on=df1.columns[1], right_on=grouped1.columns[0], how='left') ...

C:\Users\Administrator\AppData\Local\Temp\ipykernel_18132\2293958045.py:4: UserWarning: You are merging on int and float columns where the float values are not equal to their int representation. merged_df = pd.merge(df1, df2, left_on='Congestion Index', right_on='ID')

这是一个警告信息，意味着你在使用pd.merge()函数时，将一个整数列与一个浮点数列进行了合并，而浮点数列中的某些值与整数表示不完全相等，因此会引发警告。这种情况可能会导致数据丢失或合并错误。你可以将这两列...

请详细解释一下这段代码，每一句都需要注解：df = pd.read_csv(f) df.set_index('Time', drop=True, inplace=True) df['Id'] = f.split('/')[-1].split('.')[0] dataset = Path(f).parts[-2] df['Time_frac']=(df.index/df.index.max()).values df = pd.merge(df, tasks[['Id','t_group']], how='left', on='Id').fillna(-1) df = pd.merge(df, metadata_w_subjects[['Id','Subject', 'Visit','Test','Medication','s_group']], how='left', on='Id').fillna(-1) df_feats = fc.calculate(df, return_df=True, include_final_window=True, approve_sparsity=True, window_idx="begin") df = df.merge(df_feats, how="left", left_index=True, right_index=True) df.fillna(method="ffill", inplace=True) res_vals = []

df = pd.merge(df, tasks[['Id','t_group']], how='left', on='Id').fillna(-1) # 将df和名为tasks的DataFrame对象进行左连接，连接关键字为'Id'，连接方式为'left'，然后用-1填充缺失值 df = pd.merge(df, metadata...

使用total_df = pd.merge(paper_df,cite_df,on='title_name',how='innerr')，为什么会出现重复行

这样，在合并后的数据集中，每个title_name都会被匹配到多个cite_df中的行，从而导致重复行的出现。可以使用.drop_duplicates()方法去除重复行。例如，可以在合并后的代码后面添加如下代码： total_df = total_df....

使用total_df = pd.merge(paper_df,cite_df,on='title_name',how='inner')，为什么会多出数据

使用inner join的方式合并两个数据集时，只会保留两个数据集中都存在的记录，即只会保留在title_name列上存在相同值的记录。如果合并后出现了多出数据的情况，可能是因为两个数据集中存在title_name值相同但其他列的...

解释下这段代码 第三方商品 __df1 = __temp_df[__temp_df['show_name'] == '第三方商品'] if not __df1.empty: __df1 = __df1.pivot_table(index=['name', 'show_name'], values=['buy_num'], aggfunc=np.sum).reset_index() else: __df1 = __df1[['name', 'show_name', 'buy_num']] # 非第三方商品 __df2 = __temp_df[__temp_df['show_name'] != '第三方商品'] if not __df2.empty: __df2 = __df2.pivot_table(index=['gt_uuid', 'show_name'] ,values=['buy_num'], aggfunc=np.sum).reset_index() __df2 = pd.merge(left=__df2, right=pd.DataFrame(s_gt_rv, columns=['gt_uuid', 'goods_name']), how='left', on='gt_uuid') __df2 = __df2[['goods_name', 'show_name', 'buy_num']] __df2.rename(columns={'goods_name': 'name'}, inplace=True) else: __df2 = __df2[['name', 'show_name', 'buy_num']] __temp_df = pd.concat([__df1, __df2]) del __df1, __df2 __temp_df.rename(columns={'name': 'goods_name', 'show_name': 'gc_name', 'buy_num': 'num'}, inplace=True) __temp_df.sort_values(by='num', ascending=False, inplace=True) return_data['goods']['goods_list'] = __temp_df.to_dict(orient='records') __temp_df = __temp_df[['gc_name', 'num']] __temp_df = __temp_df.pivot_table(index='gc_name', values='num', aggfunc=np.sum).reset_index() __temp_df.sort_values(by='num', ascending=False, inplace=True) return_data['goods']['gc_list'] = __temp_df.to_dict(orient='records') del __temp_df

这段代码是对一个名为 __temp_df 的数据框进行处理，并将处理结果存储在 return_data 字典的 goods 键下。 首先，根据条件 __temp_df['show_name'] == '第三方商品'，筛选出满足条件的行，存储在 __df1 ...

代码错误import pandas as pd # 1. 读取指定表格 df1 = pd.read_excel('管理清单.xlsx', sheet_name='Sheet1') df2 = pd.read_excel('new_公司.xlsx', sheet_name='Sheet1') # 标的表索引列位置及数据位置 grouped = df2.groupby(df2.columns[1])[df2.columns[3]].reset_index() # 合并表1和表2的结果 result = pd.merge(df1, grouped, left_on=df1.columns[1], right_on=grouped.columns[0], how='left') # 输出结果到文件 result.to_excel('合并数据.xlsx', index=False)

这段代码的错误可能是由于没有安装 pandas 库导致的。你可以尝试在终端中运行以下命令来安装 pandas 库： pip install pandas 如果已经安装了 pandas 库，那么可能是因为文件路径不正确或文件名错误导致的...

解释total_df = pd.merge(paper_df,cite_df,on='title_name',how='outer')中的how是什么，以及其他模式包含哪些

3. left：左连接，以左边的数据框为准，保留左边数据框中所有记录，右边数据框中没有对应的记录用NaN填充。 4. right：右连接，以右边的数据框为准，保留右边数据框中所有记录，左边数据框中没有对应的记录用NaN...

f_list = os.listdir('/home/kesci/input/gaokaodata') df_2 = pd.DataFrame() for f in f_list: temp_df = pd.read_csv(os.path.join('/home/kesci/input/gaokaodata', f), encoding='utf-8') if df_2.empty: df_2 = temp_df else: df_2 = df_2.append(temp_df) df = pd.merge(df_1, df_2, how='inner', left_on=['年份', '录取批次', '招生地址', '考生类别'], right_on=['年份', '批次', '地区', '考生类别'])

这段代码的作用是： 1. 读取指定目录下所有文件夹中的csv文件，将它们合并成一个数据框df_2...最后，使用pd.merge()函数将df_1和df_2按照指定的列进行合并，生成一个新的数据框df。这样可以方便地进行数据分析和处理。

datasets_yc = pd.merge(datasets_yc,coupon_rate,how='left',on='Coupon_id') datasets_yc = pd.merge(datasets_yc,user_mer_num,how='left',on=['User_id','Merchant_id']) datasets_yc = pd.merge(datasets_yc,user_mer_coupon,how='left',on=['User_id','Merchant_id']) datasets_yc = pd.merge(datasets_yc,user_mer,how='left',on=['User_id','Merchant_id']) datasets_yc['user_mer_cop_rate'] = datasets_yc['user_mer_num'] / datasets_yc['user_mer_coupon']

datasets_yc = datasets_yc.merge(coupon_rate, on='Coupon_id', how='left') \ .merge(user_mer_num, on=['User_id','Merchant_id'], how='left') \ .merge(user_mer_coupon, on=['User_id','Merchant_id'], how=...
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1、资源项目源码均已通过严格测试验证，保证能够正常运行； 2、项目问题、技术讨论，可以给博主私信或留言，博主看到后会第一时间与您进行沟通； 3、本项目比较适合计算机领域相关的毕业设计课题、课程作业等使用，尤其对于人工智能、计算机科学与技术等相关专业，更为适合； 4、下载使用后，可先查看README.md文件（如有），本项目仅用作交流学习参考，请切勿用于商业用途。
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