使用pandas对两个dataframe进行join的实例
程序员文章站
2024-02-07 15:16:04
需求:
两个文件,一个文件为统计报表,里面含有手机号,另一个文件为手机号段归属地,含有手机号码前七位对应的地区。需要对统计报表进行处理,将手机号所在的归属地加入到统计报表...
需求:
两个文件,一个文件为统计报表,里面含有手机号,另一个文件为手机号段归属地,含有手机号码前七位对应的地区。需要对统计报表进行处理,将手机号所在的归属地加入到统计报表中,使用pandas提供的join功能来实现,代码如下:
#coding=utf-8 from pandas import series,dataframe import pandas as pd #reader1 = pd.read_csv('dm_mobile.txt',iterator=true,encoding="gb2312") #df1 = reader1.get_chunk(10) #reader2 = pd.read_csv('201604.csv',iterator=true,encoding="gb2312") #df2 = reader.get_chunk(10) #读取两个csv文件,生成dataframe df1 = pd.read_csv('dm_mobile.csv',encoding="gb2312") df2 = pd.read_csv('201604.csv',encoding="gb2312") #截取手机号前七位,作为新列添加到dataframe df2['p7s'] = series([str(x)[:7] for x in series(df2[u'手机号'])]) df2['p7i'] = df2['p7s'].astype("int64") #在两个dataframe的手机前七位列上创建索引 index_df1 = df1.set_index('mobilenumber') index_df2 = df2.set_index(['p7i']) #以手机号前七位列为join列,对两个dataframe进行join result = pd.concat([index_df1, index_df2], axis=1, join='inner') #选取需要显示的列,重新生成result result = result.reindex(columns=[u'积分商城订单号', u'手机号',u'产品编码',u'商品名称',u'商品价格',u'数量',u'虚拟码',u'消费时间',u'时间',u'兑换渠道商',u'mobilearea']) #写入到excel文件中 writer = pd.excelwriter('pandas_simple.xlsx') result.to_excel(writer, sheet_name=u'设计院',index=false) writer.save()
以上这篇使用pandas对两个dataframe进行join的实例就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
推荐阅读
-
使用pandas对两个dataframe进行join的实例
-
python中使用iterrows()对dataframe进行遍历的实例
-
使用NumPy和pandas对CSV文件进行写操作的实例
-
Python使用email模块对邮件进行编码和解码的实例教程
-
使用pandas对矢量化数据进行替换处理的方法
-
python中使用iterrows()对dataframe进行遍历的实例
-
对dataframe进行列相加,行相加的实例
-
python pandas中对Series数据进行轴向连接的实例
-
python pandas库中DataFrame对行和列的操作实例讲解
-
pandas 对series和dataframe进行排序的实例