df = pd.merge(df1, result, on=[ '所属管辖行', '网点名称', '客户编号', '客户名称', '一级支行对公部/网点维护标识', '管户人员统一认证号', '管户人员', '管户人员岗位', '管户权重'], how='outer')简化为表的标题
时间: 2023-08-06 21:15:39 浏览: 36
如果需要简化表的标题,可以使用 `rename` 函数为列名指定新的名称,例如:
```
df = pd.merge(df1, result, on=[ '所属管辖行', '网点名称', '客户编号', '客户名称', '一级支行对公部/网点维护标识', '管户人员统一认证号', '管户人员', '管户人员岗位', '管户权重'], how='outer')
new_columns = {
'所属管辖行': '管辖行',
'网点名称': '网点',
'客户编号': '客户ID',
'客户名称': '客户名',
'一级支行对公部/网点维护标识': '支行标识',
'管户人员统一认证号': '管户认证号',
'管户人员': '管户人',
'管户人员岗位': '管户岗位',
'管户权重': '管户权'
}
df = df.rename(columns=new_columns)
```
这样就可以将原来的列名简化为新的名称。
相关问题
df3 = pd.merge(df1, df2)
`df3 = pd.merge(df1, df2)`是使用pandas库中的merge函数将两个DataFrame对象df1和df2进行合并的操作。merge函数根据指定的列或索引将两个DataFrame对象进行连接,并返回一个新的DataFrame对象df3。
下面是一个示例,演示了如何使用merge函数将两个DataFrame对象进行合并:
```python
import pandas as pd
# 创建两个示例DataFrame对象
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'C': [7, 8, 9]})
# 使用merge函数将df1和df2进行合并
df3 = pd.merge(df1, df2, on='A')
# 打印合并后的DataFrame对象df3
print(df3)
```
输出结果为:
```
A B C
0 1 4 7
1 2 5 8
2 3 6 9
```
在上述示例中,我们创建了两个DataFrame对象df1和df2,然后使用merge函数将它们按照列'A'进行合并。合并后的结果存储在新的DataFrame对象df3中,包含了列'A'、'B'和'C'的数据。
# 将第一个 Excel 表格和合并后的所有数据合并 df = pd.merge(df1, result, on=[ '所属管辖行', '网点名称', '客户编号', '客户名称', '一级支行对公部/网点维护标识', '管户人员统一认证号', '管户人员', '管户人员岗位', '管户权重'], how='outer')将标题改为引用原表格标题
如果需要将新表格的标题改为原表格的标题,可以使用 `columns` 属性指定新的列名,例如:
```
df = pd.merge(df1, result, on=[ '所属管辖行', '网点名称', '客户编号', '客户名称', '一级支行对公部/网点维护标识', '管户人员统一认证号', '管户人员', '管户人员岗位', '管户权重'], how='outer')
# 读取原表格的标题
with pd.ExcelFile('附件一:2022年12月末存量公司客户管户认领情况表__海沧-1.xlsx') as xls:
sheet_names = xls.sheet_names
# 将新表格的标题改为原表格的标题
df.columns = sheet_names[0]
# 输出到新的 Excel 表格中
df.to_excel('new_table.xlsx', index=False)
```
这样就可以将新表格的标题改为原表格的标题。