#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()

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。

相关问题

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)

import pandas as pd

# 读取指定表格
df1, df2, df3 = pd.read_excel('result-new.xlsx', sheet_name='Sheet1'), pd.read_excel('基础数据-new.xlsx', sheet_name='本外币'), 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(df3.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=grouped1.columns[0], how='left')

# 输出结果到文件
result.to_excel('531本外币比年初.xlsx', index=False)

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，其中f_list是指定目录下所有文件夹的列表，os.listdir()函数用于获取指定路径下的所有文件及文件夹的名称。

2. 读取另外一个数据框df_1，该数据框的内容没有在代码中展示。

3. 将df_1和df_2按照指定的列进行合并，并生成一个新的数据框df。其中pd.merge()函数用于按照指定的列将两个数据框进行合并。

具体地说，这段代码首先读取指定路径下所有csv文件，将它们合并成一个数据框df_2。然后读取另一个数据框df_1。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。