python写代码 表a要匹配的列有数据,根据与b表相同的一列合并,存在的数据符合条件不改变,不符合的使用b表数据
时间: 2024-05-22 16:15:00 浏览: 23
你可以使用pandas库中的merge函数来完成这个任务。假设你要合并的两个表分别是a和b,其中有一列相同的列为key,你可以按照以下方式进行合并:
merged_df = pd.merge(a, b, on='key', how='left')
这里的how参数为left,表示将保留a表中所有的行,对于b表中没有的行,相应的数据填充为NaN。如果你想要在合并时仅保留符合条件的行,可以使用以下代码:
merged_df = pd.merge(a, b, on='key', how='inner')
这里的how参数为inner,表示仅保留在a和b表中都存在的key值所对应的行。
相关问题
python语言写代码 将 a 表和 b 表按照相同列合并,根据合并后索引去重
可以使用 pandas 库中的 merge() 函数来实现合并,具体的代码如下:
```python
import pandas as pd
# 创建示例数据
a = pd.DataFrame({'key': ['A', 'B', 'C'], 'value': [1, 2, 3]})
b = pd.DataFrame({'key': ['D', 'B', 'C'], 'value': [4, 5, 6]})
# 合并两个表格
merged = pd.merge(a, b, on='key')
# 根据合并后索引去重
unique = merged.drop_duplicates()
print(unique)
```
输出结果为:
```
key value_x value_y
0 B 2 5
1 C 3 6
```
其中,value_x 和 value_y 分别表示合并前的 a 表和 b 表中的 value 列。可以将它们重命名,或者直接删除其中一个即可。
python写代码 2个 DataFrame 根据1列匹配 调取另一列数据 符合条件的单元格保持原样
可以使用 pandas 库实现,具体方法如下:
```python
import pandas as pd
# 读取两个 DataFrame
df1 = pd.read_csv('df1.csv')
df2 = pd.read_csv('df2.csv')
# 根据某一列匹配,使用 merge 方法合并两个 DataFrame
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='column_name')
# 筛选符合条件的单元格并保持原样
filtered_df = merged_df[merged_df['condition_column'] == condition_value]
# 获取另一列数据
result_df = filtered_df[['target_column']]
# 输出结果
print(result_df)
```
其中,`df1.csv` 和 `df2.csv` 分别表示两个 DataFrame,`column_name` 是用于匹配的列名,`condition_column` 是用于筛选的列名,`condition_value` 是筛选的值,`target_column` 是需要获取的另一列的列名。
相关推荐
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)