# 读取CSV文件 df1 = pd.read_csv('day01.csv') df2 = pd.read_csv('app_class.csv') # 比对两列数据 merged_df = df1.merge(df2, on='appid', how='inner') merged_df['appid'] = merged_df['type'] # 保留相同的数据 merged_df.to_csv('day01.csv', index=False) merged_df KeyError: 'type'

出现`KeyError: 'type'`的错误是因为在`merged_df`中不存在名为`type`的列。这可能是由于在使用`merge()`函数指定的连接键（`on='appid'`）不正确。

请确保在使用`merge()`函数进行合并时，指定的连接键在两个DataFrame对象中都存在，并且列名一致。

以下是修正代码的示例：

import pandas as pd

# 读取CSV文件
df1 = pd.read_csv('day01.csv')
df2 = pd.read_csv('app_class.csv')

# 比对两列数据
merged_df = df1.merge(df2, on='appid', how='inner')
merged_df['appid'] = merged_df['class']
# 保留相同的数据
merged_df.to_csv('day01.csv', index=False)
merged_df

在上述代码中，我们假设要比对的列为`appid`，且在`df2`中有一个名为`class`的列。因此，在使用`merge()`函数时，我们将连接键指定为`on='appid'`。然后，我们将`merged_df['appid']`赋值为`merged_df['class']`，以将相同数据转换为另一列数据。

最后，我们使用`to_csv()`函数将结果保存到新的CSV文件中，并输出`merged_df`以查看结果。

请确保根据实际情况调整列名和连接键的值，以满足你的需求。

相关问题

import pandas as pd df1=pd.read_csv('/Users/hiedihe/Desktop/hao/斗破苍穹.csv') df2=pd.read_csv('/Users/hiedihe/Desktop/hao/爱消除表格新.csv') # 合并两个DataFrame merged_df = pd.concat([df1, df2]) # 将合并后的数据保存为新的Excel文件 merged_df.to_csv('he11.xlsx', index=False) 报错：File "/Applications/pythonProject/main.py", line 3 df1=pd.read_csv('/Users/hiedihe/Desktop/hao/斗破苍穹.csv') IndentationError: unexpected indent

这个错误是缩进错误（IndentationError），意味着您的代码缩进不正确。在Python中，缩进对于代码的结构和执行非常重要。请确保您的代码块有正确的缩进。

在您提供的代码中，错误出现在第3行。请检查该行及其之前的行是否有额外的缩进或不正确的缩进。您可以使用四个空格或一个制表符来进行缩进，但不能混合使用。

以下是修正后的代码示例：

import pandas as pd
df1 = pd.read_csv('/Users/hiedihe/Desktop/hao/斗破苍穹.csv')
df2 = pd.read_csv('/Users/hiedihe/Desktop/hao/爱消除表格新.csv')

# 合并两个DataFrame
merged_df = pd.concat([df1, df2])

# 将合并后的数据保存为新的Excel文件
merged_df.to_csv('he11.xlsx', index=False)

请确保代码的每一行都有正确的缩进，并且行与行之间没有额外的缩进或缺少缩进。如果仍然有问题，请检查其他部分的缩进。

import pandas as pd df=pd.read_csv('D:/20230706/sdssSpecPhoto.csv') df1=df.sort_values(by="ra",ascending=True) df2=df1.drop_duplicates(subset=['ra','dec'],keep='first',inplace=False) df3=df2.iloc[:,1:3] df3.to_csv("D:/20230706/sdss_corrdinate1.csv") df4=pd.read_csv("D:/20230706/sdss_ALLWISE.csv",index_col=0)

您已经成功导入了 Pandas 库，并使用 `pd.read_csv` 函数读取了名为 'D:/20230706/sdssSpecPhoto.csv' 的 CSV 文件，将其存储在名为 'df' 的 DataFrame 中。

接下来，您对 DataFrame 'df' 进行了排序操作，按照 'ra' 列的值进行升序排序，并将结果存储在名为 'df1' 的新 DataFrame 中。

然后，您使用 `drop_duplicates` 函数在 'df1' DataFrame 上去除了重复的行，基于 'ra' 和 'dec' 列的值进行判断，并保留第一次出现的行。这一操作的结果被存储在名为 'df2' 的新 DataFrame 中。

接着，您使用 `iloc` 方法从 'df2' DataFrame 中选取了所有行和第1、2列的数据，并将结果存储在名为 'df3' 的新 DataFrame 中。

随后，您使用 `to_csv` 方法将 'df3' DataFrame 中的数据写入到名为 'D:/20230706/sdss_corrdinate1.csv' 的 CSV 文件中。

最后，您使用 `pd.read_csv` 函数读取了名为 'D:/20230706/sdss_ALLWISE.csv' 的 CSV 文件，并将其存储在名为 'df4' 的 DataFrame 中，并将第一列作为索引列。