df.merge和pd.merge

时间: 2023-11-04 11:29:42 浏览: 142
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详解Python3 pandas.merge用法

df.merge和pd.merge都是用于合并数据框的函数，其中df.merge是DataFrame类的方法，而pd.merge是pandas库中的函数。 使用方式方面，df.merge需要将另一个数据框作为参数传递给它，而pd.merge需要将两个数据框作为参数传递给它。 除此之外，它们的功能和参数设置基本相同，可以用来进行多种类型的合并操作，包括左合并、右合并、内合并、外合并等。 总之，df.merge和pd.merge都是非常有用的数据合并工具，可以帮助我们更加方便地处理和分析数据。
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df.merge(how)

df.merge()是Pandas库中的一个函数，用于将两个DataFrame对象按照某些共同的列进行合并操作。参数how决定了合并的方式，它有以下几个常见...merged_df = pd.merge(df1, df2, how='inner', on='common_column')

请详细解释一下这段代码，每一句都需要注解：df = pd.read_csv(f) df.set_index('Time', drop=True, inplace=True) df['Id'] = f.split('/')[-1].split('.')[0] dataset = Path(f).parts[-2] df['Time_frac']=(df.index/df.index.max()).values df = pd.merge(df, tasks[['Id','t_group']], how='left', on='Id').fillna(-1) df = pd.merge(df, metadata_w_subjects[['Id','Subject', 'Visit','Test','Medication','s_group']], how='left', on='Id').fillna(-1) df_feats = fc.calculate(df, return_df=True, include_final_window=True, approve_sparsity=True, window_idx="begin") df = df.merge(df_feats, how="left", left_index=True, right_index=True) df.fillna(method="ffill", inplace=True) res_vals = []

df = pd.merge(df, tasks[['Id','t_group']], how='left', on='Id').fillna(-1) # 将df和名为tasks的DataFrame对象进行左连接，连接关键字为'Id'，连接方式为'left'，然后用-1填充缺失值 df = pd.merge(df, metadata...

请详细解释一下这段代码，每一句给上相应的详细注解：sub['t'] = 0 submission = [] for f in test: df = pd.read_csv(f) df.set_index('Time', drop=True, inplace=True) df['Id'] = f.split('/')[-1].split('.')[0] # df = df.fillna(0).reset_index(drop=True) df['Time_frac']=(df.index/df.index.max()).values#currently the index of data is actually "Time" df = pd.merge(df, tasks[['Id','t_kmeans']], how='left', on='Id').fillna(-1) # df = pd.merge(df, subjects[['Id','s_kmeans']], how='left', on='Id').fillna(-1) df = pd.merge(df, metadata_complex[['Id','Subject']+['Visit','Test','Medication','s_kmeans']], how='left', on='Id').fillna(-1) df_feats = fc.calculate(df, return_df=True, include_final_window=True, approve_sparsity=True, window_idx="begin") df = df.merge(df_feats, how="left", left_index=True, right_index=True) df.fillna(method="ffill", inplace=True) # res = pd.DataFrame(np.round(reg.predict(df[cols]).clip(0.0,1.0),3), columns=pcols) res_vals=[] for i_fold in range(N_FOLDS): res_val=np.round(regs[i_fold].predict(df[cols]).clip(0.0,1.0),3) res_vals.append(np.expand_dims(res_val,axis=2)) res_vals=np.mean(np.concatenate(res_vals,axis=2),axis=2) res = pd.DataFrame(res_vals, columns=pcols) df = pd.concat([df,res], axis=1) df['Id'] = df['Id'].astype(str) + '_' + df.index.astype(str) submission.append(df[scols]) submission = pd.concat(submission) submission = pd.merge(sub[['Id']], submission, how='left', on='Id').fillna(0.0) submission[scols].to_csv('submission.csv', index=False)

df = pd.merge(df, metadata_complex[['Id','Subject']+['Visit','Test','Medication','s_kmeans']], how='left', on='Id').fillna(-1) 这一段代码是对测试数据进行预处理，包括读取CSV文件、设置索引、填充...

# 读取CSV文件 df1 = pd.read_csv('day01.csv') df2 = pd.read_csv('app_class.csv') # 比对两列数据 merged_df = df1.merge(df2, on='appid', how='inner') merged_df['appid'] = merged_df['type'] # 保留相同的数据 merged_df.to_csv('day01.csv', index=False) merged_df KeyError: 'type'

merged_df = df1.merge(df2, on='appid', how='inner') merged_df['appid'] = merged_df['class'] # 保留相同的数据 merged_df.to_csv('day01.csv', index=False) merged_df 在上述代码中，我们假设要比对的...

代码简写：import pandas as pd # 1. 读取指定表格 df1 = pd.read_excel('result-new.xlsx', sheet_name='Sheet1') df2 = pd.read_excel('基础数据-new.xlsx', sheet_name='本外币') df3 = pd.read_excel('基础数据-new.xlsx', sheet_name='人民币') # 标的表索引列位置及数据位置 grouped = df2.groupby(df2.columns[1]).agg({df2.columns[2]: 'sum', df2.columns[5]: 'sum'}).reset_index() grouped1 = df3.groupby(df2.columns[1]).agg({df3.columns[2]: 'sum', df3.columns[5]: 'sum'}).reset_index() # 合并表1和表2的结果 result = pd.merge(df1, grouped, left_on=df1.columns[1], right_on=grouped.columns[0], how='left') result = pd.merge(result, grouped1, left_on=df1.columns[1], right_on=grouped.columns[0], how='left') # 输出结果到文件 result.to_excel('531本外币比年初.xlsx', index=False)

result = pd.merge(df1, grouped, left_on=df1.columns[1], right_on=grouped.columns[0], how='left') result = pd.merge(result, grouped1, left_on=df1.columns[1], right_on=grouped1.columns[0], how='left') ...

df2 = df2.merge(df1[["ID", "赛果"]], on="ID", how="left") 报错

If you wish to proceed you should use pd.concat - 这个错误表示尝试在对象和int64列上进行合并。如果要继续，请使用pd.concat函数进行合并。 请根据具体的报错信息，检查代码中的变量名、列名和参数是否正确，...

pd.merge(df1, df2)

调用pd.merge(df1, df2)...例如，pd.merge(df1, df2, left_on='A', right_on='B') 将根据 'A' 列和 'B' 列的值进行合并。 总之，为了避免不必要的问题，请明确指定要根据哪些列进行合并，以确保获取预期的结果。

df=pd.merge(df_1,df_2)是什么意思

这段代码是将两个数据框通过某个共同的列进行合并（类似于SQL中...其中，df_1和df_2分别表示两个要合并的数据框，pd代表引入的pandas库，merge()是pandas库中用于合并数据框的函数，最终合并后的数据框赋值给了df变量。

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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...

代码错误import pandas as pd # 1. 读取指定表格 df1 = pd.read_excel('管理清单.xlsx', sheet_name='Sheet1') df2 = pd.read_excel('new_公司.xlsx', sheet_name='Sheet1') # 标的表索引列位置及数据位置 grouped = df2.groupby(df2.columns[1])[df2.columns[3]].reset_index() # 合并表1和表2的结果 result = pd.merge(df1, grouped, left_on=df1.columns[1], right_on=grouped.columns[0], how='left') # 输出结果到文件 result.to_excel('合并数据.xlsx', index=False)

这段代码的错误可能是由于没有安装 pandas 库导致的。你可以尝试在终端中运行以下命令来安装 pandas 库： pip install pandas 如果已经安装了 pandas 库，那么可能是因为...请检查文件路径和文件名是否正确。

Error in pd.merge(t1, t2, t3, on = "number") : 没有"pd.merge"这个函数

这个错误提示是因为你在调用 pd.merge() 函数时出现...merged_df = pd.merge(df1, df2, on='key') 其中，df1 和 df2 是要合并的两个 DataFrame 对象，'key' 是用于合并的列名。 希望这个解释可以帮助你解决问题。

import pandas as pd # 1. 读取指定表格 df1 = pd.read_excel('result-new.xlsx', sheet_name='Sheet1') df2 = pd.read_excel('基础数据 -new.xlsx', sheet_name='本外币') # 标的表索引列位置及数据位置 grouped = df2.groupby(df2.columns[1])[df2.columns[2, 5]].sum().reset_index() # 合并表1和表2的结果 result = pd.merge(df1, grouped, left_on=df1.columns[1], right_on=grouped.columns[0], how='left') # 输出结果到文件 result.to_excel('531本外币比年初.xlsx', index=False)

3. 使用 merge 函数将表格 df1 和 grouped 的结果按照第 2 列进行左连接，并将结果存储到变量 result 中。 4. 使用 to_excel 函数将 result 输出到一个新的 Excel 文件中，文件名为 531本外币比年初....

pd.concat() 和pd.merge()的区别

pd.concat() 和 pd.merge() 是 Pandas 库中常用的两个函数。 pd.concat() 函数用于将两个或多个 Pandas 数据帧（DataFrame）沿着某个轴（通常是行或列）进行连接。这种连接方式称为拼接（concatenation）。它...

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pd.merge(df1, df2)返回的结果是两个DataFrame表的连接结果，具体取决于使用的连接方式（how参数）。在这个例子中，默认使用的是内连接（how='inner'），即只保留两个表中连接键相同的行。因此，返回的结果是一个新...

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pd.merge函数是Pandas库中的一个函数，用于将两个或多个DataFrame对象按照指定的列进行合并操作。合并的方式可以是基于列的交集、并集，也可以是基于索引的合并。 函数的基本语法如下： pd.merge(left, right, ...

pd.merge outer

merged_df = pd.merge(df1, df2, how='outer', on='key') 其中，df1和df2是要合并的两个DataFrame，how='outer'表示使用outer join方式进行合并，on='key'表示使用key列作为连接列。
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