用python根据Year列和Journal name列和catogory列进行匹配
时间: 2024-05-26 15:10:06 浏览: 12
你好,这是一个关于数据匹配的问题,可以用Python的pandas库进行处理。可以按照下面的步骤进行操作:
1. 使用pandas读取数据文件为dataframe格式。
2. 使用dataframe的merge函数将Year、Journal name和category三个列进行匹配。
3. 最后将匹配结果保存至新的文件中。
希望能对你有所帮助!如果还有其他问题,欢迎继续提问。
相关问题
用python根据Year列和Journal name列和catogory列进行匹配,写代码
Sure, I can help you with that. Here is some sample code that should do the trick:
```python
import pandas as pd
# read in the data from a csv file
data = pd.read_csv("your_csv_file.csv")
# define the columns to match on
cols_to_match = ["Year", "Journal name", "category"]
# group the data by these columns to find matches
matches = data.groupby(cols_to_match)
# loop through the matches and do something with them
for match, group in matches:
# do something with the matching group of rows, such as print them
print(group)
```
Of course, you'll need to modify this code to fit your specific situation, but this should give you a good starting point. Let me know if you have any questions or if there's anything else I can do to help!
python对ths_index中name列进行模糊匹配
你可以使用 pandas 库中的 str.contains() 方法来实现模糊匹配。例如,假设你的 DataFrame 名称为 df,那么可以使用以下代码来实现对 name 列进行模糊匹配:
```python
import pandas as pd
# 读取数据
df = pd.read_csv('ths_index.csv')
# 模糊匹配
match_df = df[df['name'].str.contains('匹配关键词')]
```
其中,'匹配关键词' 是你要进行模糊匹配的关键词。这段代码会将 name 列中包含 '匹配关键词' 的所有行筛选出来,并存储在 match_df 变量中。你可以根据需要对 match_df 进行进一步的处理。
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