pandas判断两个表的账号是否相同

可以使用pandas中的merge()函数将两个表合并，并指定基于哪些列进行合并。例如：

import pandas as pd

# 创建两个示例数据表
df1 = pd.DataFrame({'账户': ['A', 'B', 'C'], '金额': [100, 200, 300]})
df2 = pd.DataFrame({'账户': ['A', 'B', 'D'], '地点': ['北京', '上海', '广州']})

# 将两个表基于“账户”列合并
merge_df = pd.merge(df1, df2, on='账户')

# 如果键列无重复值，则可以通过比较合并后表的行数与输入表的行数来判断两个表中的账号是否完全相同
if merge_df.shape[0] == df1.shape[0] == df2.shape[0]:
    print('两个表的账号完全相同')
else:
    print('两个表的账号不完全相同')

上述代码中，将账户为“A”和“B”的行合并到一个新的表中，因此最终新表只有2行，与原始表的行数相等，说明两个表中的账号完全相同。

相关问题

pandas通过账号判断两个表那些数据匹配

您好，根据您的问题，我可以给出以下答案：

使用 Pandas 可以通过账号将两个表进行合并，并且匹配相同账号的数据。具体可以使用 Pandas 中的 merge 函数或 join 函数进行操作。

在进行表合并时，需要先对两个表中的账号列进行命名一致，然后通过 merge 函数或 join 函数将两个表合并起来。此时匹配的数据将会被合并到同一行中。

以下是使用 Pandas 进行表合并的示例代码：

import pandas as pd

# 读取两个表的数据
df1 = pd.read_csv('table1.csv')
df2 = pd.read_csv('table2.csv')

# 对账号列进行命名一致
df1 = df1.rename(columns={'账号': 'ID'})
df2 = df2.rename(columns={'用户账户': 'ID'})

# 合并两个表
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='ID')

# 显示合并后的数据
print(merged_df)

在上述代码中，table1.csv 和 table2.csv 分别为两个需要进行表合并的数据表。使用 rename 函数将 df1 和 df2 中的账号列命名为 ID 列，然后使用 merge 函数将两个表根据 ID 列进行合并，并将结果保存在 merged_df 中。最后使用 print 函数输出合并后的数据表。

假设已知 促销信息编号 促销编号 商品编号 商品名称 促销价 促销开始时间 促销结束时间 SKU限购数量 购买数量 促销状态1：新建 3：审核中 5：审核通过 6：售罄or取消 7：驳回 商品标价 系统版本 记录时间 更新记录时间 记录账号 更新记录账号 删除标识 0:有效 1:无效 时间戳 1：已开始 0：未开始（供推送消息功能使用） 1: 已结束 0：未结束（供推送消息功能） 成本价 是否补贴 无效字段 商品促销类型，3单品直降，4限时抢购，5单品买赠，6新人专享，7第二件N折， 时间id 记录日期。 1）、活动类型不同（包括秒杀，单品直降，新人专享，第二件N折两种及以上活动类型），则重叠时间内活动权重最高的优先生效，权重由高到低排序为：新人专享-秒杀-直降-第二件N折； 2）、活动类型相同（如活动都是秒杀，或者都是单品直降等），则看活动开始时间： a、假设A、B两个直降活动，A活动开始时间为1点-5点，B活动开始时间为1点-8点，两个活动开始时间一样，则只会有一个活动生效： 首先判断促销力度，力度大的生效； 如果促销力度一样，后创建的活动生效； b、假设A、B两个秒杀活动，A活动开始时间为1点-10点，B活动开始时间为5点-8点，两个活动开始时间一不样，则两个活动都会生效： 1点-5点，A活动生效； 5点-8点，B活动生效，同时A活动失效； 8点-10点，A活动不会再恢复，两个活动均失效。 建立适当的指标衡量商场每天的打折力度，并计算该商场从2016年11月30日到2019年1月2日每天的打折力度。根据活动类型和活动时间写出python语言代码。

这是一个比较复杂的问题，需要一定的时间来进行分析和编写代码。以下是我提供的大致思路：

1. 首先，需要对促销信息进行筛选，找出在2016年11月30日到2019年1月2日期间的促销信息。

2. 对于同一个商品，可能有多个促销信息，需要根据促销信息的类型和时间进行排序，确定哪一个促销信息应该生效。

3. 对于不同的商品，需要计算每天的打折力度。打折力度可以定义为：商场打折后的销售额与商场原价的销售额之比。因此，需要统计每天商场打折后的销售额和商场原价的销售额，并计算出打折力度。

4. 最后，将每天的打折力度进行汇总，得到商场从2016年11月30日到2019年1月2日每天的打折力度。

以下是一份可能的Python代码，需要根据实际情况进行调整和修改：

import pandas as pd

# 读取促销信息数据
data = pd.read_csv('promotions.csv')

# 将促销开始时间和结束时间转换为日期格式
data['start_time'] = pd.to_datetime(data['start_time'])
data['end_time'] = pd.to_datetime(data['end_time'])

# 筛选出2016年11月30日到2019年1月2日期间的促销信息
data = data[(data['start_time'] >= '2016-11-30') & (data['end_time'] <= '2019-01-02')]

# 对促销信息进行排序，确定哪一个促销信息应该生效
data = data.sort_values(['product_id', 'type', 'start_time', 'created_time'], ascending=[True, False, True, True])
data = data.drop_duplicates(subset=['product_id'], keep='first')

# 计算每天的打折力度
start_date = pd.to_datetime('2016-11-30')
end_date = pd.to_datetime('2019-01-02')
delta = pd.Timedelta(days=1)
discounts = []
while start_date <= end_date:
    # 筛选出当天的促销信息
    today_data = data[(data['start_time'] <= start_date) & (data['end_time'] >= start_date)]
    # 计算商场打折后的销售额和商场原价的销售额
    discounted_sales = today_data['discounted_price'] * today_data['purchase_quantity']
    original_sales = today_data['original_price'] * today_data['purchase_quantity']
    # 计算打折力度
    discount = discounted_sales.sum() / original_sales.sum()
    discounts.append(discount)
    start_date += delta

# 输出每天的打折力度
for i, discount in enumerate(discounts):
    date = pd.to_datetime('2016-11-30') + pd.Timedelta(days=i)
    print('{}: {:.2%}'.format(date.date(), discount))