all_data = pd.merge(data, data1, left_on = '商品id', right_on = '商品ID', how = 'inner') all_data.head()
时间: 2024-05-27 21:08:00 浏览: 15
这段代码是将两个数据框(data和data1)根据它们的“商品id”列和“商品ID”列进行内连接(inner join)操作,得到一个新的数据框all_data。其中,“left_on”参数指定了左侧数据框中用于连接的列名,“right_on”参数指定了右侧数据框中用于连接的列名,“how”参数指定了连接方式。内连接会保留两个数据框中都有的“商品id”和“商品ID”列的交集部分,并将它们合并到一起。最后,all_data.head()命令用于查看合并后的数据框前几行的数据。
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import math import geopandas as gpd import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import os column_names = ['CARDNO','RECDTIME','STATIONNAME','LONGITUDE','LATITUDE','DATE','LINENAME','STATIONNAME_GETOFF'] data = pd.read_csv("E:\\Jupyter Notebook\\20230526\\wlmq20190417\\0\\20190417.csv", usecols=column_names) data = data.rename(columns={'LONGITUDE': 'SLONGITUDE','LATITUDE': 'SLATITUDE'}) column_names1 = ['NAME', 'PATHNAME', 'LONGITUDE', 'LATITUDE', 'LINENAME'] stop = pd.read_csv("E:\\Jupyter Notebook\\20230526\\站点.csv", usecols=column_names1) stop = stop[stop['PATHNAME'] == '上行'] stop = stop.rename(columns={'LONGITUDE': 'ELONGITUDE','LATITUDE': 'ELATITUDE'}) 现在在data中的STATIONNAEM_GETOFF与stop中的NAME对比,然后将stop中的SLONGITUDE、SLATITUDE加到data中
可以使用`pd.merge()`方法将`data`和`stop`两个DataFrame对象进行合并,并根据`STATIONNAME_GETOFF`和`NAME`两列进行匹配。然后,可以将`ELONGITUDE`和`ELATITUDE`两列的值添加到`data`中,以便与`SLONGITUDE`和`SLATITUDE`进行比较。以下是示例代码:
```python
import math
import geopandas as gpd
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import os
# 读取数据文件
column_names = ['CARDNO', 'RECDTIME', 'STATIONNAME', 'LONGITUDE', 'LATITUDE', 'DATE', 'LINENAME', 'STATIONNAME_GETOFF']
data = pd.read_csv("E:\\Jupyter Notebook\\20230526\\wlmq20190417\\0\\20190417.csv", usecols=column_names)
data = data.rename(columns={'LONGITUDE': 'SLONGITUDE', 'LATITUDE': 'SLATITUDE'})
# 读取站点文件
column_names1 = ['NAME', 'PATHNAME', 'LONGITUDE', 'LATITUDE', 'LINENAME']
stop = pd.read_csv("E:\\Jupyter Notebook\\20230526\\站点.csv", usecols=column_names1)
stop = stop[stop['PATHNAME'] == '上行']
stop = stop.rename(columns={'LONGITUDE': 'ELONGITUDE', 'LATITUDE': 'ELATITUDE'})
# 合并两个DataFrame对象,并添加经纬度差值列
merged_data = pd.merge(data, stop, left_on='STATIONNAME_GETOFF', right_on='NAME', how='inner')
merged_data['LONGITUDE_DIFF'] = merged_data['SLONGITUDE'] - merged_data['ELONGITUDE']
merged_data['LATITUDE_DIFF'] = merged_data['SLATITUDE'] - merged_data['ELATITUDE']
# 输出结果
print(merged_data.head())
```
在上面的代码中,`pd.merge()`方法用于将`data`和`stop`两个DataFrame对象进行合并,并根据`STATIONNAME_GETOFF`和`NAME`两列进行匹配。这里使用了`left_on`和`right_on`参数来指定匹配的列名,`how`参数指定合并方式为`inner`。然后,使用`SLONGITUDE`和`ELONGITUDE`两列的值计算经度差值,并使用`SLATITUDE`和`ELATITUDE`两列的值计算纬度差值,将结果保存在`LONGITUDE_DIFF`和`LATITUDE_DIFF`两列中。
需要注意的是,合并后的结果保存在`merged_data`变量中,可以根据需要进行进一步的处理和分析。
pd.merge 的参数,并详解怎么使用
pd.merge()是pandas库中的一个函数,用于将两个数据集按照某些共同的列进行合并。它的参数如下:
1. left:要合并的左侧数据集。
2. right:要合并的右侧数据集。
3. how:指定合并方式,包括"left"、"right"、"outer"、"inner",默认为"inner"。
4. on:指定用于合并的列名,可以是单一列名或多个列名组成的列表。
5. left_on:指定左侧数据集中用于合并的列名。
6. right_on:指定右侧数据集中用于合并的列名。
7. suffixes:指定合并后重复列的后缀,以区分左右两个数据集中的相同列名,默认为("_x", "_y")。
8. sort:指定合并后的数据是否按照指定列排序,默认为True。
9. validate:指定合并的方式是否合法,包括"one_to_one"、"one_to_many"、"many_to_one"、"many_to_many"。
使用方法:
1. 将两个数据集按照共同的列进行合并:
```python
merged_data = pd.merge(left_data, right_data, on='common_column')
```
2. 当左右两个数据集中的合并列名不同时,可以使用left_on和right_on参数指定:
```python
merged_data = pd.merge(left_data, right_data, left_on='left_column', right_on='right_column')
```
3. 当合并后的数据集中存在重复的列名时,可以使用suffixes参数指定后缀:
```python
merged_data = pd.merge(left_data, right_data, on='common_column', suffixes=('_left', '_right'))
```
4. 合并方式可以使用how参数指定,包括"left"、"right"、"outer"、"inner":
```python
merged_data = pd.merge(left_data, right_data, on='common_column', how='left')
```
5. 当合并方式不合法时,可以使用validate参数抛出异常:
```python
merged_data = pd.merge(left_data, right_data, on='common_column', validate='one_to_many')
```