按照学号合并两个表格数据，连接方式采用左连接

在Python的pandas库中，如果你想按照学号（假设是共享的关键字段）合并两个DataFrame，可以使用`merge()`函数，特别是当你想保留左表的所有记录，即使右表中没有匹配项时，可以选择"left"连接方式。这被称为左连接（left join），也叫做自连接（self-join）如果是在同一个DataFrame内。

这是一个简单的例子：

import pandas as pd

# 假设df1和df2都是DataFrame对象，且都有'student_id'这个字段
df1 = ...  # DataFrame 1
df2 = ...  # DataFrame 2

# 使用left连接
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='student_id', how='left')

# 这样，结果DataFrame `merged_df`包含了df1的所有记录，对于每个学生ID，右边df2的对应列如果有匹配，就填充进去；如果没有匹配，则默认为NaN。

# 如果有缺失值，可以根据需求进一步处理
merged_df.fillna('N/A', inplace=True)  # 可以用特定值填充缺失

相关问题

import pandas as pd df1=pd.DataFrame({学号’:[002,003,004’’语文:[9988,89]数学:[102,91,115]}) df2=pd.DataFrame(l学号’:[003004056]体育[8995) 请将两个表格进行四种合并(左连接、右链接、内链接、外链接)方式(每种方式 2分)

好的，我可以帮你解决这个问题。

首先，根据你提供的代码，我发现在第一行代码中有一个引号缺失，应该是这样的：

df1=pd.DataFrame({'学号':['002','003','004'],'语文':[98,88,89],'数学':[102,91,115]})

而在第二行代码中，也有一个引号缺失，应该是这样的：

df2=pd.DataFrame({'学号':['003', '004', '056'], '体育':[89, 95, 99]})

接下来，我们可以使用 pandas 库中的 merge() 函数来进行四种合并方式。具体代码如下：

左连接：

left_join = pd.merge(df1, df2, how='left', on='学号')
print(left_join)

输出结果：

    学号  语文   数学   体育
0  002  98  102.0  NaN
1  003  88   91.0  89.0
2  004  89  115.0  95.0

右连接：

right_join = pd.merge(df1, df2, how='right', on='学号')
print(right_join)

输出结果：

    学号    语文     数学  体育
0  003  88.0   91.0  89
1  004  89.0  115.0  95
2  056   NaN    NaN  99

内连接：

inner_join = pd.merge(df1, df2, how='inner', on='学号')
print(inner_join)

输出结果：

    学号  语文   数学  体育
0  003  88   91  89
1  004  89  115  95

外连接：

outer_join = pd.merge(df1, df2, how='outer', on='学号')
print(outer_join)

输出结果：

    学号    语文     数学    体育
0  002  98.0  102.0   NaN
1  003  88.0   91.0  89.0
2  004  89.0  115.0  95.0
3  056   NaN    NaN  99.0

希望这些代码可以帮助到你！

r语言完成：有一个班的同学的成绩被分别存在四个表中，其中两个表格是平时成绩，另外的两个表格是期末考试成绩（注意：部分同学由于统计的问题，可能同时存在两个表中，请看附件！），请按要求完成以下任务： 1，请将两份平时成绩的表格合并，将重复的人员的数据剔除一份，仅保留一份，并按照学号后三位从小到大的顺序编排好； 2，平时成绩是由字母表示，并没有给出实际分数，请首先合并平时成绩表格并完成对应的数据转换工作，其中具体的转换标准如下： A+ = 95；A = 90；A- = 85；B+ = 80；B = 75；B- = 70；C+ = 65； C = 60；C- = 55；

以下是R语言代码实现：

首先，读取四个表格数据：

library(readxl)

# 读取四个表格数据
usual_grade1 <- read_excel("usual_grade1.xlsx")
usual_grade2 <- read_excel("usual_grade2.xlsx")
final_grade1 <- read_excel("final_grade1.xlsx")
final_grade2 <- read_excel("final_grade2.xlsx")

然后，将两份平时成绩的表格合并，去除重复数据，并按照学号后三位从小到大的顺序编排好：

# 合并平时成绩表格
usual_grade <- rbind(usual_grade1, usual_grade2)

# 去除重复数据
usual_grade <- unique(usual_grade)

# 按照学号后三位从小到大的顺序编排好
usual_grade <- usual_grade[order(substring(usual_grade$学号, 6)), ]

接下来，完成对应的数据转换工作：

# 定义成绩转换函数
convert_grade <- function(x) {
  if (x == "A") {
    return(95)
  } else if (x == "A+") {
    return(90)
  } else if (x == "A-") {
    return(85)
  } else if (x == "B") {
    return(80)
  } else if (x == "B+") {
    return(75)
  } else if (x == "B-") {
    return(70)
  } else if (x == "C") {
    return(65)
  } else if (x == "C+") {
    return(60)
  } else if (x == "C-") {
    return(55)
  } else {
    return(0)
  }
}

# 对平时成绩表格进行转换
usual_grade$平时成绩 <- sapply(usual_grade$平时成绩, convert_grade)

最后，将四个表格合并成一个表格，根据学号匹配对应的成绩：

# 将四个表格合并成一个表格
all_grade <- rbind(usual_grade, final_grade1, final_grade2)

# 根据学号匹配对应的成绩
library(dplyr)
result <- inner_join(all_grade, all_grade, by = "学号") %>%
  filter(!grepl("平时成绩.y", colnames(.))) %>%
  mutate(平时成绩 = ifelse(is.na(平时成绩.x), 平时成绩.y, 平时成绩.x)) %>%
  select(学号, 姓名.x, 性别.x, 平时成绩, 期末成绩.x) %>%
  rename(姓名 = 姓名.x, 性别 = 性别.x, 期末成绩 = 期末成绩.x)

最终，得到的结果就是一个包含所有同学成绩的表格，其中平时成绩已经被转换为实际分数。