#将人口数据和各州简称数据进行合并 abb_pop=pd.merge(abb,pop,left_on='abbreviation', right_on='state/region',how='outer') abb_pop.head()

时间: 2024-01-03 10:05:52 浏览: 88
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美国各州的人口数据state-population

这是一个数据处理的代码，是将人口数据和各州简称数据进行合并。其中，abb是一个包含州全称和简称的数据表，pop是一个包含各州人口数据的表。这段代码使用了pandas库中的merge函数，将abb表中的abbreviation列与pop表中的state/region列进行合并，同时使用outer join方式，即保留两个表中所有的数据。合并后的数据存储在abb_pop中，并通过head函数查看前几行数据。
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数据整合方法

你还在寻找数据整合方法？你还为数据整合方法发愁？在这里，为大家整理收录了下载的数据整...该文档为数据整合方法，是一份很不错的参考资料，具有较高参考价值，感兴趣的可以下载看看

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') ...

f_list = os.listdir('/home/kesci/input/gaokaodata') df_2 = pd.DataFrame() for f in f_list: temp_df = pd.read_csv(os.path.join('/home/kesci/input/gaokaodata', f), encoding='utf-8') if df_2.empty: df_2 = temp_df else: df_2 = df_2.append(temp_df) df = pd.merge(df_1, df_2, how='inner', left_on=['年份', '录取批次', '招生地址', '考生类别'], right_on=['年份', '批次', '地区', '考生类别'])

这段代码的作用是： 1. 读取指定目录下所有文件夹中的csv文件，将它们合并成一个数据框df_2...最后，使用pd.merge()函数将df_1和df_2按照指定的列进行合并，生成一个新的数据框df。这样可以方便地进行数据分析和处理。

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。

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

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”...

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...

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，意味着你在使用pd.merge()函数时，将一个整数列与一个浮点数列进行了合并，而浮点数列中的某些值与整数表示不完全相等，因此会引发警告。这种情况可能会导致数据丢失或合并错误。你可以将这两列...

修改错误：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, 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') ...

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： 1. 列名大小写不一致：left_on 和 right_on 参数中的列名应与data和data2中的实际列名完全匹配，包括大小...

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

从提供的引用[^1]和[^2]来看，data.merge() 是pandas库中的merge函数，用于合并两个DataFrame对象。在这个示例中，data 被用来作为左DataFrame（left），而 data2 则是右DataFrame（right），通过'地区'列进行...

taxi_zones = taxi_zones.merge(table_pd, left_on='LocationID', right_on='PULocationID', how='left')是什么

通过执行 taxi_zones = taxi_zones.merge(table_pd, left_on='LocationID', right_on='PULocationID', how='left')，我们将会根据指定的键将两个数据框进行左连接合并，并将结果保存在新的数据框 taxi_zones 中...

D:\BaiduNetdiskWorkspace\PythonToTo\venv\Scripts\python.exe "D:\BaiduNetdiskWorkspace\PythonToTo\0000 其他用途命令\匹配单元格数据.py" Traceback (most recent call last): File "D:\BaiduNetdiskWorkspace\PythonToTo\0000 其他用途命令\匹配单元格数据.py", line 9, in <module> result = pd.merge(df1, grouped, left_on=df1.columns[1], right_on=grouped.columns[0], how='left') File "D:\BaiduNetdiskWorkspace\PythonToTo\venv\lib\site-packages\pandas\core\groupby\groupby.py", line 952, in __getattr__ raise AttributeError( AttributeError: 'SeriesGroupBy' object has no attribute 'columns'

result = pd.merge(df1, grouped, left_on=df1.columns[1], right_on=df2.columns[3], how='left') # 输出结果到文件 result.to_excel('合并数据.xlsx', index=False) 这样就可以解决这个错误了。

result = pd.merge(new_rfm,s[['index','客户分类']],how='inner',left_on='label',right_on='index') result.sort_index()

这段代码是利用 pandas 库中的 merge() 函数将两个数据框按照指定列进行内连接，即保留两个数据框中都有的行，同时将这些行中的指定列进行合并。其中，new_rfm 和 s 分别为两个数据框，'label' 和 'index' 分别为...

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)

这个警告通常是由于数据框的索引有多个层级，而在 merge 操作中只指定了其中一部分层级进行合并。为避免这个警告，可以考虑将数据框的索引重置为单层级，然后再进行 merge 操作。具体可参考以下代码： python p1...

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

- 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how='left'表示进行左连接，保留左边DataFrame中所有的行，并将右边...

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

pandas.errors.mergeerror: 没有共同的列可以进行合并。合并选项：left_on=none，right_on=none，left_index=false，right_index=false。
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