dataframe按照其他表某列合并
时间: 2023-09-20 22:03:38 浏览: 22
可以使用 pandas 的 merge 函数,按照其他表的某列合并 dataframe。具体实现方式如下:
假设有两个 dataframe,分别为 df1 和 df2,它们需要按照 df2 的某列 'key' 进行合并。
```
import pandas as pd
# 创建 df1
df1 = pd.DataFrame({
'key': ['A', 'B', 'C', 'D'],
'value': [1, 2, 3, 4]
})
# 创建 df2
df2 = pd.DataFrame({
'key': ['C', 'D', 'E', 'F'],
'value': [5, 6, 7, 8]
})
# 按照 df2 的 'key' 列合并 df1 和 df2
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='key')
print(merged_df)
```
运行结果为:
```
key value_x value_y
0 C 3 5
1 D 4 6
```
其中,value_x 和 value_y 分别代表 df1 和 df2 中的 value 列。你还可以指定合并方式(如 inner、outer、left、right)和合并后列名的前缀等参数。具体使用方法可以参考 pandas 的官方文档。
相关问题
dataframe 按照另一个dataframe的某列筛选
可以使用pandas的merge函数,将两个dataframe按照某一列合并,然后再根据该列的条件筛选出需要的数据。示例代码如下:
```python
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': ['a', 'b', 'c']})
df2 = pd.DataFrame({'A': [2, 3], 'C': [4, 5]})
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='A', how='inner')
filtered_df = merged_df[merged_df['C'] > 4]
print(filtered_df)
```
这段代码将df1和df2按照'A'列合并,然后筛选出'C'列大于4的数据。
dataframe的某一列相同项合并输出
你可以使用 pandas 库中的 groupby 方法来实现。首先,使用该方法对该列进行分组,然后对分组后的每个组进行合并操作,最后将合并结果输出即可。示例代码如下:
```
import pandas as pd
# 假设数据框名为 df,要合并的列名为 col
grouped = df.groupby('col')
result = grouped.apply(lambda x: '|'.join(x['col'])).reset_index(name='merged_col')
print(result)
```
其中,`groupby()`方法将数据框按照 'col' 列进行分组,返回一个 GroupBy 对象。然后,使用 `apply()` 方法对 GroupBy 对象进行操作,将每个组中的 'col' 列合并成一个字符串,并用 '|' 分割。最后,使用 `reset_index()` 方法将结果转换为数据框,并将合并后的列命名为 'merged_col',输出即可。
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