解释data=pd.merge(df1,df2,on='C')

时间: 2024-01-01 21:03:49 浏览: 143
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如何使用pd.merge()函数和DataFrame的join()方法在Pandas中合并数据集

这行代码是将两个数据框 df1 和 df2 按照列 'C' 进行合并，生成一个新的数据框 data。具体来说，这个操作会将 df1 和 df2 中所有 'C' 列相同的行进行合并，生成一个新的数据框，新的数据框中包含了 df1 和 df2 中的所有列。其中，df1 和 df2 是被合并的两个数据框。on='C' 表示按照列 'C' 进行合并，即列 'C' 为合并的键。如果 df1 和 df2 中没有完全相同的列，则可以使用 left_on 和 right_on 参数来指定左右两个数据框中进行合并的列。
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>>> pd.merge(df1, df2, on='key') concat concat 方法用于将两个或多个 DataFrame 进行合并，可以选择合并的方向（axis）。例如： >>> df1 = pd.DataFrame(np.ones((4, 4))*1, columns=list('DCBA'), index=list...

merged_df = pd.merge(df1, df2, on='列名', how='inner') merged_df['标签列'] = '标签值'如果要进行两列数据比对应该怎么修改

merged_df = pd.merge(df1, df2, on='列名', how='inner') # 比对两列数据并添加标签列 merged_df['标签列'] = '标签值' condition = merged_df['列名1'] > merged_df['列名2'] # 比对两列数据 merged_df.loc...

C:\Users\Administrator\AppData\Local\Temp\ipykernel_18132\2293958045.py:4: UserWarning: You are merging on int and float columns where the float values are not equal to their int representation. merged_df = pd.merge(df1, df2, left_on='Congestion Index', right_on='ID')

这是一个警告信息，意思是你在合并两个数据框时，左侧数据框的 'Congestion Index' 列是整数类型，而右侧数据框的 'ID' 列是浮点数类型，它们的值可能不完全相等，因此可能会出现一些问题。建议你检查一下两个数据框...

for i in name_list: data=pd.read_csv(r"D:/批量处理文件/" + i,engine="python") print("{}读取完毕！".format(i)) data['子库代码'].fillna(0, inplace=True) data2 = data[(data["子库代码"] == '0') | (data["子库代码"] < 9999)] num = ['Y', 'N', ] data3 = data2[data2.是否超期标识.isin(num)] n = ['采供中心', '生产管理中心', ] data4 = data3[data3.采购二级部门.isin(n)] v = ['生产管理中心', ] data5 = data4[data4.采购二级部门.isin(v)] m = ['采购部', '采购价格管理部', '价格合约结算部'] data6 = data4[(data4['采购二级部门'] == '采供中心') & (data4['采购三级部门'].isin(m))] set_diff_df = pd.concat([data6, data5, ]) jgo = set_diff_df[set_diff_df['采购类别'].str.contains('生产材料')] df= pd.merge(jgo,da1[['采购类别','所属分会','分会小类','分会类型']],how = 'left',on = '采购类别') df1 = df.dropna(subset=['所属分会']) df2= df1.drop(df1[(df1['所属分会'] == '地弹簧&闭门器分会') &(df1['收货组织'] == 'KL门控事业部库存组织')].index) df3=df2[ ~ df2['订单行类型'].str.contains('需求采购')] df4= pd.merge(df3,db[['收货组织','收货组织简称',]],how = 'left',on = '收货组织') df5= pd.merge(df4,dc[['物料编码','物料类型',]],how = 'left',on = '物料编码') #df5=pd.concat([df4, dc], axis=0) df5['物料类型'].fillna("低频物料", inplace=True) df5["采购类别+事业部"]=df5['采购类别'] + df5['收货组织简称'] df6= pd.merge(df5,dd[['采购类别+事业部','紧急采购周期',]],how = 'left',on = '采购类别+事业部') df6["分会+供应商"]=df6['所属分会'] + df6['供应商代码'] df7= pd.merge(df6,de[['分会+供应商','主力供应商标识',]],how = 'left',on = '分会+供应商') print("{}--处理完毕！".format(i)) df7.to_csv(path_or_buf = r"D:\批量处理文件\{}".format(i), index=None, encoding='utf-8-sig') print("{}--保存完毕！".format(i)) print('-'*20) 代码那里有错误怎么改

data=pd.read_csv(r"D:/批量处理文件/" + i,engine="python") 3. 检查数据列名是否正确：你的代码中使用了很多列名，需要确认列名是否正确。例如，你可以在读取数据后使用print()函数来输出数据的列名，...

def read_excel(file_path1,file_path2): df1 = pd.read_excel(file_path1) df2 = pd.read_excel(file_path2) return df1,df2，最后输出的df1,df2该怎么用

如果你想要在函数外部使用df1和df2，你可以将函数返回的结果赋值给两个变量... df3 = pd.merge(df1, df2, on='key') return df3 这里我们将df1和df2合并为一个新的DataFrame对象df3，并将df3作为函数的返回值。

检查一下代码:coding=utf-8 import pandas as pd import os from openpyxl import load_workbook 存放要合并数据的文件夹路径 path = "C:/Users/**/export/data/" result_file = "result.xlsx" def get_excels(): """获取当前文件夹下所有excel文件名""" xlsx_names = [x for x in os.listdir(path) if x.endswith(".xlsx")] return xlsx_names def get_sheets(first_excel_path): """获取指定excel文件的所有sheet名""" xl = pd.ExcelFile(first_excel_path) sheet_names = xl.sheet_names return sheet_names def merge_files(): # 获取所有excel文件名 excels = get_excels() # 获取第一个excel文件的路径 first_excel_path = os.path.join(path, excels[0]) # 获取第一个excel文件的所有sheet名 sheets = get_sheets(first_excel_path) # 以第一个excel文件为基础创建一个新的excel:result shutil.copyfile(first_excel_path, result_file) for sheet in sheets: print(sheet) # 读取当前结果文件当前sheet df1 = pd.read_excel(result_file, sheet_name=sheet) # 多个excel文件中读取同名sheet中的数据并合并 for excel in excels[1:]: each_excel_path = os.path.join(path, excel) xl = pd.ExcelFile(each_excel_path) df2 = xl.parse(sheet) df1 = pd.concat([df1, df2], axis=0, ignore_index=True) # 将合并后的数据以追加的模式写入到新的excel的each_sheet中 writer = pd.ExcelWriter(result_file, engine='openpyxl') book = load_workbook(result_file) writer.book = book writer.sheets = dict((ws.title, ws) for ws in book.worksheets) df1.to_excel(writer, sheet_name=sheet, index=False, header=False) writer.save() if name == 'main': merge_files()

然后，遍历所有Excel文件（除第一个Excel文件外），使用pd.ExcelFile()方法读取同名Sheet中的数据，并使用pd.concat()方法将数据合并到当前Sheet的数据中。最后，使用pd.ExcelWriter()方法将合并后的数据以追加的...

先判断df1的A列如果为"自营"，则使用pd.merge(df1, df2，on="客户"，how="left")

merged_df = pd.merge(df1, df2, on='客户', how='left') else: merged_df = df1.copy() # 打印结果 print(merged_df) 上述代码中，首先创建了两个示例DataFrame df1和df2，分别包含列A、客户和数值的...

解释下这段代码 第三方商品 __df1 = __temp_df[__temp_df['show_name'] == '第三方商品'] if not __df1.empty: __df1 = __df1.pivot_table(index=['name', 'show_name'], values=['buy_num'], aggfunc=np.sum).reset_index() else: __df1 = __df1[['name', 'show_name', 'buy_num']] # 非第三方商品 __df2 = __temp_df[__temp_df['show_name'] != '第三方商品'] if not __df2.empty: __df2 = __df2.pivot_table(index=['gt_uuid', 'show_name'] ,values=['buy_num'], aggfunc=np.sum).reset_index() __df2 = pd.merge(left=__df2, right=pd.DataFrame(s_gt_rv, columns=['gt_uuid', 'goods_name']), how='left', on='gt_uuid') __df2 = __df2[['goods_name', 'show_name', 'buy_num']] __df2.rename(columns={'goods_name': 'name'}, inplace=True) else: __df2 = __df2[['name', 'show_name', 'buy_num']] __temp_df = pd.concat([__df1, __df2]) del __df1, __df2 __temp_df.rename(columns={'name': 'goods_name', 'show_name': 'gc_name', 'buy_num': 'num'}, inplace=True) __temp_df.sort_values(by='num', ascending=False, inplace=True) return_data['goods']['goods_list'] = __temp_df.to_dict(orient='records') __temp_df = __temp_df[['gc_name', 'num']] __temp_df = __temp_df.pivot_table(index='gc_name', values='num', aggfunc=np.sum).reset_index() __temp_df.sort_values(by='num', ascending=False, inplace=True) return_data['goods']['gc_list'] = __temp_df.to_dict(orient='records') del __temp_df

这段代码是对一个名为 __temp_df 的数据框进行处理，并将处理结果存储在 return_data 字典的 goods 键下。 首先，根据条件 __temp_df['show_name'] == '第三方商品'，筛选出满足条件的行，存储在 __df1 ...

先判断df1的A列如果为"自营"，则使用pd.merge(df1, df2，on="客户"，how="left")，若A列不是"自营"则以空白填充

merged_df = pd.merge(df1, df2, on='客户', how='left') else: merged_df = df1.copy() merged_df['描述'] = '' # 打印结果 print(merged_df) 在上述代码中，首先创建了两个示例DataFrame df1和df2，...

df1 = pd.DataFrame({'id': [1, 2], 'data': [{'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}, {'a': 4, 'b': 5, 'd': 6}]})，如何生成一个新表df2，包含id、a、b、c、d五列

df2 = pd.json_normalize(df1['data']) # 将原始 id 列与新的列合并 df2['id'] = df1['id'] df2 = df2[['id', 'a', 'b', 'c', 'd']] # 查看生成的新表 print(df2) 输出结果为： id a b c d 0 1 1.0 2 ...

pd.merge 重复

pd.merge是pandas库中用于合并数据的函数。如果在使用pd.merge时...merged_data = pd.merge(df1, df2, on='key', suffixes=('_left', '_right')) 这将在合并后的数据集中对重复列名添加"_left"和"_right"后缀。

pd.merge 取交集

pd.merge(df1, df2, on=['name', 'age', 'sex'], how='inner') 这样会返回一个新的DataFrame，其中包含在name、age和sex列上具有相同值的行。这相当于SQL中的内连接操作。<span class="em">1</span><span class="em...

python pd.merge 内存不足

merged_data = pd.merge(df1, df2, left_index=True, right_index=True) 3. 使用 dask 库：dask 可以处理比内存更大的数据集，并且具有与 pandas 相似的 API。例如： python import dask.dataframe ...

python中使用pd.merge后，index变了

- *1* *3* [Python 玩转数据 17 - Pandas 数据处理 合并 pd.merge() df1.merge(df2)](https://blog.csdn.net/wumingxiaoyao/article/details/122267021)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001....

python处理dataframe如何像sql语句一样获得select id,did,money from t1 join (select id,did,name from t2 where fname=2) t2 on t1.id=t2.id and t1.did=t2.did

df3 = pd.merge(df1, df2[df2['fname'] == 2][['id', 'did', 'name']], on=['id', 'did']) # 选择指定列 df4 = df3[['id', 'did', 'money']] # 输出结果 print(df4) 在上述示例中，我们首先创建了两个...

右表数据重复，pd.merge可以做处理吗

如果右表中存在重复的数据，可以使用pd.merge函数的how...merged_data = pd.merge(df1, df2, on='key', how='right') 这样合并后的结果中，右表中的重复数据也会被保留，左表中没有匹配到的行会用NaN值进行填充。

使用pd.read_excel()函数读取两个Excel文件，然后使用pd.merge()函数将两个DataFrame合并，将相同的行删除，最后使用pd.to_excel()函数将b文件剩余的数据保存为新文件。python代码怎么写

merged_df = pd.merge(df1, df2, how='outer', indicator=True).query("_merge != 'both'") merged_df = merged_df.drop(columns='_merge') # 使用pd.to_excel()函数将b文件剩余的数据保存为新文件 merged_df.to_...

现有两张表df1和df2，所有列名都相同，但行数不一样，如何用pandas根据名为“合同编号”的列将df1和df2进行匹配， 若df2中有df1没有的数据则把这些数据写入df1底部，并打印“df1”已更新，若df2中所有数据df1都有，则打印“df1不用更新”

merged = pd.merge(df1, df2, on='合同编号', how='outer') if len(merged) != len(df1): # 将df2中df1没有的数据写入df1底部 new_data = merged[merged['合同编号'].isin(df1['合同编号']) == False] df1 = pd....

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