df=pd.merge(dflw,data,left_on = "FU",right_on="fu",how="left")

时间: 2023-10-29 21:06:18 浏览: 126
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pd.merge函数.pptx

这行代码使用了 Pandas 库中的 `merge` 函数，将两个数据集 `dflw` 和 `data` 根据左侧数据集的 "FU" 列和右侧数据集的 "fu" 列进行了连接。连接方式为左连接（`how="left"`），也就是以左侧数据集为基础，右侧数据集中有匹配的行就将其加入左侧数据集的相应行中，没有匹配的则用 NaN 填充。最终得到一个新的数据集。
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mt_df = pd.merge(mt_df, third_df, left_on='门店id', right_on='三方id', how='left')

这段代码是通过使用pd.merge函数将mt_df和third_df两个DataFrame按照指定的列进行合并操作。具体来说，它使用了左连接(how='left')的方式，以mt_df的'门店id'列和third_df的'三方id'列作为连接键。合并...

datasets_yc = pd.merge(datasets_yc,coupon_rate,how='left',on='Coupon_id') datasets_yc = pd.merge(datasets_yc,user_mer_num,how='left',on=['User_id','Merchant_id']) datasets_yc = pd.merge(datasets_yc,user_mer_coupon,how='left',on=['User_id','Merchant_id']) datasets_yc = pd.merge(datasets_yc,user_mer,how='left',on=['User_id','Merchant_id']) datasets_yc['user_mer_cop_rate'] = datasets_yc['user_mer_num'] / datasets_yc['user_mer_coupon']

datasets_yc = datasets_yc.merge(coupon_rate, on='Coupon_id', how='left') \ .merge(user_mer_num, on=['User_id','Merchant_id'], how='left') \ .merge(user_mer_coupon, on=['User_id','Merchant_id'], how=...

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, 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')....

以下代码简写：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='第二列', right_on='第二列', how='left') result = pd.merge(result, grouped1, left_on='第二列', right_on='第二列', how='left') # 输出结果到文件 result.to_...

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 = df.merge(df_feats, how="left", left_index=True, right_index=True) # 将df和df_feats进行左连接，连接键为索引列，连接方式为'left'，并将结果存储到df中 df.fillna(method="ffill", inplace=True) # 用前面...

all_data = pd.merge(data, data1, left_on = '商品id', right_on = '商品ID', how = 'inner') all_data.head()

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...

pd.merge(data_frame, data_frame1, on='VIN', how='left')和pd.merge(data,data1,left_on='VIN',right_on='VIN',how='left')有什么区别

2. pd.merge(data, data1, left_on='VIN', right_on='VIN', how='left') - 这种用法是在两个DataFrame中有不同的列名，需要通过left_on和right_on参数分别指定左右两个DataFrame中用于合并的列名。 - 使用...

这条错误怎么改data_2=data.merge(right=data2,how='left',left_on='地区',right_on='地区') data_2.head()

看起来你正在尝试使用pandas库进行数据合并操作，但是merge()函数报错可能是由于以下几个原因： ... data_2 = data.merge(data2, how='left', left_on='地区', right_on='地区') # 显示前几行 data_2.head()

data_2=data.merge(right=data2, how='left', left_on='地区', right_on='地区') data_2.head()报错：NameError: name 'data' is not defined

data_2 = data.merge(data2, how='left', left_on='地区', right_on='地区') data_2.head() 如果你还没有定义'data'，那么你需要先加载或创建它，比如从CSV文件读取或使用其他数据生成方法： python data =...

a= pd.merge(merged_df, ths_index[[‘code’, ‘name’]], on=‘code’, how=‘left’) 表格merged_df 已经有name列了，把合并进去的name列明改为name1

merged_df = pd.merge(merged_df, ths_index[['code', 'name']], on='code', how='left') # 然后更改新合并的列名 merged_df.rename(columns={'name': 'name1'}, inplace=True) 这行代码会将新合并进来的'name...

No common columns to perform merge on. Merge options: left_on=None, right_on=None, left_index=False, right_index=False

这个错误提示通常出现在pandas的merge或concat函数中，当尝试合并两个DataFrame时，因为找不到共享的列名（left_on 和 right_on 参数指定的列）来作为合并的关键，或者两边都没有设置索引(left_index 或 ...

pandas.errors.MergeError: No common columns to perform merge on. Merge options: left_on=None, right_on=None, left_index=False, right_index=False怎么改

merged_df = pd.merge(df1, df2, left_on='column_x', right_on='column_y') # 使用索引列进行合并 merged_df = pd.merge(df1, df2, left_index=True, right_index=True) 希望能够帮助到你！

修改为python2.7可以识别的；# 与school_province拼接然后筛选 def filter_province(self, df: pd.DataFrame, province): if len(df) == 0: return df else: temp = pd.merge(df, self.school_province, left_on='学校名', right_on='school_name', how='left') temp1 = temp[['学校名', 'area_name', '预测值']] temp2 = temp1[temp1['area_name'] == province][['学校名', '预测值']].reset_index(drop=True) return temp2

temp = pd.merge(df, self.school_province, left_on='学校名', right_on='school_name', how='left') temp1 = temp[['学校名', 'area_name', '预测值']] temp2 = temp1[temp1['area_name'] == province][['学校...

all_df = pd.merge(all_df, tmp, on='建造年代', how='left')

这段代码使用 Pandas 库中的 merge 函数，将两个 DataFrame 按照 '建造年代' 这一列进行左连接（left join）操作，并将结果存储在 all_df 变量中。其中，all_df 是左表，tmp 是右表。左连接是指将左表中的所有行都...

df_b = pd.merge(df_b, df_a[['小区名称']], on='小区名称', how='left') df_b.iloc[1:, 9:22] = 0 帮我修改以上代码，将表b中包含表a的数据在表b的J列到V列修改成0

df_b = pd.merge(df_b, df_a[['小区名称']], on='小区名称', how='left') df_b.iloc[1:, 9:22] = 0 修改后的代码将表b与表a进行左连接，通过小区名称作为连接键，将表a中小区名称存在的行合并到表b中。然后，...

FutureWarning: merging between different levels is deprecated and will be removed in a future version. (2 levels on the left, 1 on the right) p3 = pd.merge(p1,p2,how='left',left_index=True,right_index=True)

p3 = pd.merge(p1, p2, how='left', on='column_name') # 进行 merge 操作 其中，column_name 是用来合并的列名。如果你希望用所有列进行合并，可以省略 on 参数，改为 pd.merge(p1, p2, how='left')。

ValueError Traceback (most recent call last) <ipython-input-2-feccf34e33ab> in <module> 9 10 # 根据交易卡号进行合并 ---> 11 merged_search_data = pd.merge(merged_data, search_data, on='交易卡号') 12 13 # 根据交易时间条件筛选数据 D:\anoconda3\lib\site-packages\pandas\core\reshape\merge.py in merge(left, right, how, on, left_on, right_on, left_index, right_index, sort, suffixes, copy, indicator, validate) 71 validate=None, 72 ) -> "DataFrame": ---> 73 op = _MergeOperation( 74 left, 75 right, D:\anoconda3\lib\site-packages\pandas\core\reshape\merge.py in __init__(self, left, right, how, on, left_on, right_on, axis, left_index, right_index, sort, suffixes, copy, indicator, validate) 629 # validate the merge keys dtypes. We may need to coerce 630 # to avoid incompat dtypes --> 631 self._maybe_coerce_merge_keys() 632 633 # If argument passed to validate, D:\anoconda3\lib\site-packages\pandas\core\reshape\merge.py in _maybe_coerce_merge_keys(self) 1144 inferred_right in string_types and inferred_left not in string_types 1145 ): -> 1146 raise ValueError(msg) 1147 1148 # datetimelikes must match exactly ValueError: You are trying to merge on int64 and object columns. If you wish to proceed you should use pd.concat

merged_search_data = pd.concat([merged_data, search_data], axis=1) 这样做将会将两个数据框按照列方向进行连接，而不是按照交易卡号进行合并。请确保两个数据框的列名和顺序是正确的。

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