python:pandas合并合并csv文件的方法文件的方法(图书数据集成图书数据集成)
数据集成：将不同表的数据通过主键进行连接起来，方便对数据进行整体的分析。
两张表：两张表：ReaderInformation.csv，，ReaderRentRecode.csv
ReaderInformation.csv：：
ReaderRentRecode.csv：：
pandas读取读取csv文件，并进行文件，并进行csv文件合并处理：文件合并处理：
# -*- coding:utf-8 -*-
import csv as csv
import numpy as np
# -------------
# csv读取表格数据
# -------------
'''
csv_file_object = csv.reader(codecs.open('ReaderRentRecode.csv', 'rb'))
header = csv_file_object.next()
print header
print type(header)
print header[1] data = [] for row in csv_file_object:
data.append(row)
data = np.array(data)
print data[0::, 0] '''
# -------------
# pandas读取表格数据
# -------------
import pandas as pd
df = pd.read_csv('ReaderRentRecode.csv') # 读者借阅信息表
'''
print df.head()
print '----------------'
print df[['读者证号', '读者姓名', '书名', '中图法分类号']] # 选取其中的四列
print '------------------------------------------------------------------'
print
'''
dd = pd.read_csv('ReaderInformation.csv')
'''
print dd.head()
print '----------------'
print dd[['读者证号', '读者性别', '读者单位', '读者类别']] print '------------------------------------------------------------------'
print
'''
data = pd.merge(df, dd, on=['读者证号', '读者姓名'], how='left') # pandas csv表左连接
data = data[['读者证号', '读者姓名', '读者性别', '书名', '中图法分类号', '读者单位', '读者类别']] print data
print '------------------------------------------------------------------'
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