使用Pandas合并相似的数据
Pandas是一个基于Python语言的数据处理和分析库，提供了丰富的数据结构和数据操作方法，可以方便地进行数据清洗、转换、分析和可视化等操作。
在使用Pandas合并相似的数据时，我们可以使用merge()函数或者concat()函数来实现。
- merge()函数：
- 概念：merge()函数用于合并两个DataFrame对象，类似于SQL中的JOIN操作。可以根据指定的键（一列或多列）将两个DataFrame中的相似数据进行合并。
- 分类：merge()函数有多种合并方式，包括内连接（inner）、左连接（left）、右连接（right）和外连接（outer）等。
- 优势：merge()函数可以根据指定的键自动进行数据匹配和合并，支持复杂的多键合并操作。
- 应用场景：适用于需要根据键进行数据合并的情况，比如合并两个含有相同列名的DataFrame，或者按照指定的列进行数据关联。
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- 产品介绍链接地址：
- 腾讯云数据库TDSQL：https://cloud.tencent.com/product/tdsql
- 腾讯云数据万象（CI）：https://cloud.tencent.com/product/ci
- concat()函数：
- 概念：concat()函数用于沿着指定的轴将多个DataFrame对象进行连接，类似于SQL中的UNION操作。可以将多个相似的数据进行纵向或者横向的合并。
- 分类：concat()函数可以按照指定的轴进行纵向连接（axis=0）或者横向连接（axis=1）。
- 优势：concat()函数可以灵活地进行数据的拼接和合并，不需要指定合并的键，适用于对数据集进行简单的拼接操作。
- 应用场景：适用于需要将多个相似数据集进行拼接的情况，比如将多个相同结构的DataFrame纵向或横向合并。
- 推荐的腾讯云相关产品：腾讯云对象存储COS和腾讯云数据万象（CI）。
- 产品介绍链接地址：
- 腾讯云对象存储COS：https://cloud.tencent.com/product/cos
- 腾讯云数据万象（CI）：https://cloud.tencent.com/product/ci
以上是关于使用Pandas合并相似的数据的概念、分类、优势、应用场景以及推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址。Pandas是一款强大而灵活的数据处理工具，在云计算领域的数据处理和分析中具有广泛的应用。
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1回答
我正在读有关pandas dataframe where函数的文章。 但我想比较两个形状不同的数据帧，例如： >>>print(df1.shape)
(10495, 12)
>>>print(df2.shape)
(10488, 12) 有没有类似于where的函数来处理这种情况？ 最好的
浏览 16提问于2020-01-15得票数 0
1回答
我有4个单独的CSV文件，我希望读入Pandas。我想将这些CSV文件合并到一个数据帧中。
问题是CSV文件中的列包含以下内容：、；|和空格。因此，在读取不同的CSV文件时，我必须使用不同的分隔符，并进行一些转换以使其格式正确。
每个CSV文件都包含一个“ID”列。当我合并我的数据帧时，它没有正确地完成，并且我在已经合并的列中得到了'NaN‘。
您是否必须使用相同的分隔符才能正确合并数据帧？
浏览 10提问于2017-06-28得票数 0
回答已采纳
我有巨大的数据分裂成4个csv文件。它们应该有相同的列，每个文件都是前一个文件的延续。我在Pandas中导入4个CSV文件，在合并它们之前，我希望比较所有4的列，以确定任何差异。
我如何使用Pandas/Python来实现这一点？
我是使用合并还是追加？csv1涵盖了2001年到2004年，csv2覆盖了2005年到2007年，等等，它只是按时间划分。
浏览 3提问于2017-03-10得票数 2
短解释
如果数据中有重复的列名，请确保在读取文件时重命名一列。
如果您的数据中有NaN等，请删除这些。
然后使用下面正确的答案进行合并。
可能是个很简单的问题。
我使用pandas.read_csv()阅读了两个数据集。
我的数据在两个独立的csv中。
使用以下代码：
import mibian
import pandas as pd
underlying = pd.read_csv("txt1.csv", names=['dt1','price']);
options =
浏览 3提问于2014-04-17得票数 4
回答已采纳
我正试图通过Pandas.read_csv打开一个巨大的csv文件(大约50 to )。我看到了另一个问题，解决方案是使用块，但这对我来说不是一个好方法。这个文件包含了从95年到现在的大量数据(我不知道有多少)。实际上，我只需要使用可能允许我读取该文件的结尾行(例如2010年)。非常感谢您的支持
浏览 10提问于2020-05-28得票数 0
回答已采纳
我正在为机器学习算法标记一些医疗保险数据集，使用Pandas数据作为欺诈性或非欺骗性数据。标签包括将DMPOES数据集中的NPI编号与LEIE数据集中的NPI编号相匹配。每个数据集都包含一个名为"NPI“的列。我需要能够找出DMEPOS数据集中的每一行是否有一个匹配的NPI在LEIE数据集中。接下来，我需要向DMPOES数据集添加一列(可能命名为“欺诈性”，表示该行是否具有欺骗性，使用1表示欺诈性，使用0表示不欺诈性。这是我写的代码(不是很多，但应该给出我在Pandas中使用的总体方向。
import pandas as pd
import numpy as np
#Read fil
浏览 4提问于2021-03-28得票数 0
1回答
URL提供csv格式的数据。我正在尝试获取数据并将其推入数据库。但是，我无法读取数据，因为它只打印文件的头而不完整csv数据。还有更好的选择吗？
#!/usr/bin/python3
import pandas as pd
data = pd.read_csv("some-url") //URL not provided due to security restrictions.
for row in data:
print(row)
浏览 4提问于2016-10-14得票数 2
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我正在尝试合并看起来像这样的两个数据框：https://i.imgur.com/ZCPzx7V.png 我应该写些什么来合并这两者呢？ 我经历过这种情况，但仍然收到错误： https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.merge.html https://www.datacamp.com/community/tutorials/joining-dataframes-pandas
浏览 17提问于2020-03-24得票数 0
3回答
将列(数据类型: into 64)转换为使用Pandas的datetime存在一些问题。
原始数据：
Year
2015
2014
...
2010
预期结果：
Year
2015-01-01
2014-01-01
...
2010-01-01
我目前的结果是：
Year
1970-01-01 00:00:00.000002015
1970-01-01 00:00:00.000002014
...
1970-01-01 00:00:00.000002010
我试过：
data.Year = pd.to_datetime(data.Year)
data.Year = pd.to_datetime
浏览 3提问于2017-10-10得票数 14
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假设我有一个包含1-100列的pandas数据帧。如何使用索引选择列1-10和30-40作为1 df？
浏览 12提问于2019-12-14得票数 4
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1回答
虽然Pandas具有时间序列功能，但我仍在努力处理不完整时间序列数据的数据。
看下面的图片，下面的图片有完整的数据，上面有空白。这两个图片都显示正确的值。红色是我想用黑色数据计算的列。列Cumm_Issd显示该年累计发行的股票，MV为市值。
我想计算一下每季度发行的股票(IssdQtr)，市值的季度变化(D_MV_Q)和去年的MV (L_MV_Y)。
有关底层cvs数据，请参阅完整数据的和空白数据的。有两家公司1020180和1020201。
然而，当我尝试Pandas shift方法时，当存在空白时它会失败，请尝试使用csv文件和下面的代码。所有列(DiffEq, Dif1MV, Lag4M
浏览 0提问于2017-03-20得票数 2
回答已采纳
它类似于，但具有额外的复杂性。
在我的例子中，我有以下数据
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'col1': list('aaabbbabababbaaa'), 'col2': list('cdddccdsssssddcd'), 'val': range(0, 16)})
产出：
col1 col2 val
0 a c 0
1 a d 1
2 a d 2
3 b d 3
4
浏览 0提问于2021-07-14得票数 2
回答已采纳
我有一个数据帧，其中的列名是元组。这样做的原因是，数据帧是基于复杂的Excel电子表格，其中列标题由不同大小的合并单元格组成，因此在MultiIndex中，几乎每一列都有一个或多个级别的nan条目，这使得选择和写入数据变得困难。我在过去多次使用相同的解决方案，没有出现问题，例如，MultiIndex头('SCN', nan, nan, nan, nan)将被转换为元组('SCN',)，然后我们将MultiIndex更改为正常的元组索引。然而，由于奇怪的KeyErrors和TypeErrors，这一次我似乎不能对数据帧做太多事情：
test.columns
Out
浏览 3提问于2021-02-24得票数 1
1回答
我想列出一张无音调拼音组合/排列的列表。
import pandas as pd
data = pd.read_csv('chinese_tones.txt', sep=" ", header=None)
data.columns = ["pinyin", "character"]
data['pinyin'] = data['pinyin'].str.replace('\d+', '')
目前的数据格式是：
| pinyin| character|
|------|
浏览 10提问于2021-01-12得票数 1
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我正在用python和熊猫一起工作。我在外部数据源中查询一组天内的唯一用户(例如，每30天或每2天或每7天的唯一用户)。查询需要一个期间开始、一个期间结束和一个间隔(天数)。
例如，要获取1月1日的唯一用户，参数为：
start: 2015-01-01end: 2015-01-01interval: 1
1月1日至1月3日(含3天)：
start: 2015-01-01end: 2015-01-03interval: 3
有时我也需要多个句号。在所有情况下，期间可以在结束日期之后结束，但永远不会在结束日期之后开始。
例如，1月1日到1月1日的30天的唯一性：
2015-01-01end: 20
浏览 49提问于2015-03-20得票数 4
我使用merge(..., how='left')合并两个数据格式，因为我只想保留与“左”数据格式匹配的条目。问题是合并操作似乎删除了我最左边的dataframe的索引，如下所示：
import pandas
df1 = pandas.DataFrame([{"id": 1,
"name": "bob"},
{"id": 10,
"name": "
浏览 4提问于2013-03-27得票数 9
我找到了一些任务，用Pandas开发自己，但我在我使用的数据文件中发现了一些意想不到的错误。我真的想自己解决这个问题，但我不知道该怎么做。 基本上我有一个excel文件，有列- PayType，钱，日期。在PayType的列中，我有4种不同类型的支付。支付租车费用，支付汽车服务费，还有2个都不重要。基本上，在支付汽车租金的每一项上，都会自动扣除手续费，这是完全同时发生的。我使用了透视表和划分的PayTypes作为列，因为我想要计算这些费用的百分比。 透视表之前：enter image description here 时间差示例：enter image description here 透视
浏览 24提问于2020-09-11得票数 0
2回答
我正在尝试使用pd.merge合并两个数据帧。如果两个dataframe中都存在公司名称，我想从dataframe 2添加'Phone‘列。每次运行代码时，我都会得到KeyError='Company‘，即使这是我要合并的列名。
我尝试过的东西：
pd.merge(northstar,julie['Phone'], on='Company')
northstar.merge(julie['Phone'], on 'Company')
pd.merge('Company','Title'
浏览 0提问于2019-07-30得票数 0
问题：
当我试图用product.xls (从下载的“NDC数据库文件- Excel版本(zip格式)”)打开pd.read_excel时，我遇到了一个错误。
df_product = pd.read_excel("tmp/Presentaciones.xls")
Traceback (most recent call last):
File "<input>", line 1, in <module>
File "/usr/local/lib/python3.9/site-packages/pandas/util/_d
浏览 3提问于2021-06-17得票数 0
1回答
我想在python中使用for循环合并csv文件中的一些数据帧。但是结果是空的。为什么会这样呢？这是我的代码。
result = pandas.DataFrame(columns = ['col_A', 'col_B'])
for i in range(0, 5):
#col_A is integer for numbering, col_B is float in range 0 to 1
temp = pandas.DataFrame([[0, 0.5132443], [1, 0.12436421], [2, 0.12341162]], co
浏览 1提问于2017-05-27得票数 0
miniconda，python 3
要下载的my data stack：(密码：.xls )
0)你可以注意到我的xls文件在第一行有很大的合并单元格，在第二行和第三行也有一些合并单元格。这有问题吗？如果这是一个问题-我能以某种方式将它们分开吗？
1)我想删除此xls的第一行，因为对我来说没有重要信息。我猜问题是行被合并了吗？我想使用df = df.drop()来实现这个目的，但是它并没有删除第一行，而是删除了带有列标题的行(以"ID klienta“开头)。为什么会这样呢？
2)在去掉第一行之后，我喜欢处理来自不同列的一些数字(在我的示例中，我希望将数据从"Stav“列中
浏览 0提问于2018-02-09得票数 1
回答已采纳
一个名称列表，我想检索不同数据帧中的每个对应信息，以形成新的数据帧。 我将该列表转换为1列数据帧，然后在不同的数据帧中查找其相应值。 这个想法被可视化为： ? 我试过了： import pandas as pd
data = {'Name': ["David","Mike","Lucy"]}
data_h = {'Name': ["David","Mike","Peter", "Lucy"],
'Hobby': [
浏览 19提问于2020-12-23得票数 1
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3回答
我在python pandas中有两个数据帧
数据帧1
User_id zipcode
1 12345
2 23456
3 34567
数据帧2
ZipCodeLowerBound ZipCodeUpperBound Region
10000 19999 1
20000 29999 2
30000 39999 3
如何使用pandas merge将区域中的数据映射到条件为if(df1.zipcod
浏览 3提问于2016-10-29得票数 3
在使用Anaconda3 Spyder的Pandas中，我正在运行以下DataFrame合并摘录：
我有两个数据格式，其结构如下：
aur.columns
['Date','No','Clos']
bal.columns
['Date','No','Clos']
两者都是Pandas DataFrames
我需要将它们合并到具有相同结构的另一个数据框架中：
merg.columns
['Date','No','Clos']
它们之间常见的列是“D
浏览 5提问于2017-11-22得票数 2
回答已采纳
1回答
为什么在索引上合并Pandas中的数据帧比在列上合并数据帧更有效(更快)？
import pandas as pd
# Dataframes share the ID column
df = pd.DataFrame({'ID': [0, 1, 2, 3, 4],
'Job': ['teacher', 'scientist', 'manager', 'teacher', 'nurse']})
df2 = pd.DataFrame({'
浏览 1提问于2018-06-21得票数 18
我在for循环中访问一系列Excel文件。然后，我将excel文件中的数据读取到pandas数据帧中。我想不出如何将这些数据帧附加在一起，然后将数据帧(现在包含所有文件中的数据)保存为新的Excel文件。
这是我尝试过的：
for infile in glob.glob("*.xlsx"):
data = pandas.read_excel(infile)
appended_data = pandas.DataFrame.append(data) # requires at least two arguments
appended_data.to_excel(&
浏览 2提问于2015-02-23得票数 111
回答已采纳
所以我刚刚到达了我是contractor....and的地方，他们最近才开始使用源代码管理工具(TFS 2015)。但它实际上只是作为一个存储库进行备份。他们只使用文件夹而不使用分支。
问题是:我们有一个大型的应用程序迁移项目，需要在不同程度上修改所有代码。同时，我们不能进行全局代码冻结，因为在应用程序迁移项目代码更改实现之前，可能会有紧急代码更改需要在生产中实现。我的想法是将任何给定应用程序的基本文件夹转换为分支，并将其命名为appName-main。然后，我将-main分支到-appMigration，应用程序迁移项目将在那里工作。很好，一切都是fine...until --需要在我们的新
浏览 0提问于2016-02-19得票数 2
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我有两个看起来类似的数据格式，我想将df1中的一列除以来自df2的一列。
以下是一些样本数据：
dict1 = {'category': {0: 0.0, 1: 1.0, 2: 0.0, 3: 0.0, 4: 1.0},
'Id': {0: 24108, 1: 24307, 2: 24307, 3: 24411, 4: 24411},
'count': {0: 3, 1: 2, 2: 33, 3: 98, 4: 33}}
df1 = pd.DataFrame(dict1)
dict2 = {'Id': {0: 24108,
浏览 1提问于2022-07-27得票数 1
回答已采纳
为了让我的pandas代码更快，我安装了modin并尝试使用它。之前工作过的两个数据帧的合并给出了以下错误：
ValueError: can not merge DataFrame with instance of type <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
以下是两个数据帧的信息：
printing event_df.info
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 1980101 entries, 0 to 1980100
Data
浏览 9提问于2019-11-18得票数 0
1回答
在使用熊猫read_html()时，无法得到正确的行格式。我正在寻找对方法本身或底层html (通过bs4刮取)的调整，以获得所需的输出。
当前产出：
(注意，它是一行，包含两种类型的数据。理想情况下，它应该分开为2行，如下所示)
所需：
复制问题的代码：
import requests
import pandas as pd
from bs4 import BeautifulSoup # alternatively
url = "http://ufcstats.com/fight-details/bb15c0a2911043bd"
df = pd.rea
浏览 0提问于2021-12-01得票数 3
回答已采纳
我首先将两个csv文件加载到dataframes中。数据集中有一些空值，如预期的那样：
df1
df2
当我试图将数据格式与pandas.DataFrame.eq方法进行比较时，对于NaN值也是假的。
df_1.eq(df_2)
结果
如何忽略NaN值的错误结果？
浏览 1提问于2022-03-31得票数 0
1回答
我正在使用一组Python脚本，这些脚本从Excel文件中获取数据，该文件被设置为行为类似于伪数据库。由于兼容性和对其他不熟悉数据库的同事的访问要求，所以使用Excel而不是SQL软件。
我有一组大约10个表，每个表中有多个记录，关系键将它们全部链接起来(同样是以一种伪链接的方式，使用一些脆弱的数据验证)。
我使用的脚本是由Git控制的版本，我知道将.xlsx文件添加到代码库的陷阱，所以我没有使用它。由于数据有点脆弱，我想确保我有一种方法来跟踪我们对它所做的任何更改。我的想法是有一个脚本，它将Excel文件分解成.csv表，并将它们添加到存储库中，即：
import pandas as pd
浏览 13提问于2019-07-09得票数 0
我有两个DataFrames，两个国家都是1--首先是183行，2--第二行是156行--它们都有相互导入的信息，我需要第一列的一列和第二列的一列，我的目标是创建一个单一的Dataframe，包含我需要的两个列，以及两个数据名通信的包含的名称。
这就是我所做的，我得到的信息
for i in range(183) :
for j in range(156):
if df['Country'][i]==df_happy['Country or region'][j]:
df.drop(i,axis=0,inplace
浏览 3提问于2020-10-31得票数 0
1回答
我有两个Python Pandas DataFrames：
Inventory_Info (20行)：
Group, Facility, Unit, Room, HardwareAddress
'Generic Hospital Group', 'Generic Hospital', 'Generic Hospital Ward', 'Generic Hospital Room', 5715
Data (47行)：
Serial_Number, Last_Server_Check, Num_Check_Ins, HardwareA
浏览 2提问于2017-01-19得票数 0
如何将未分配的空间(以蓝色选定)合并到/dev/sda7 7？我缩小了磁盘/dev/sda5 5以创建100 GB的空闲空间。
我已经创建了一个Live，我看到了所有的分区。
我想将所有未分配的空间与/dev/sda7 7 (Fedora)合并。我怎样才能做到这一点？
📷
浏览 0提问于2017-06-30得票数 2
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1回答
在r中，如果有一个数据帧a1 = data.frame(a = c(1,2,3,4) ,b= c(1,2,3,4))，而另一个a2 = data.frame(a = c(1,2,3) ,b= c(1,2,3))，如何检查a1是否包括a2？
浏览 0提问于2015-03-30得票数 1
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2回答
我正在尝试对棒球场地的F/x数据进行一些分析。所有的俯仰数据都存储在一个pandas数据帧中，其中包含像“俯仰速度”和“X位置”这样的列。我有一个包装器函数(使用pandas.query)，对于给定的音高，它将找到具有类似速度和位置的其他音高。此函数返回未知大小的pandas数据帧。我想在大量的投球上使用这个函数；例如，查找与在一场比赛中投出的投球相似的所有投球。我有一个函数可以正确地做到这一点，但它相当慢(可能是因为它不断地调整resampled_pitches的大小)：
def get_pitches_from_templates(template_pitches, all_pitches
浏览 1提问于2015-03-07得票数 0
我需要根据一列名为"authors“的列表找到两个pandas数据帧之间的交集。
但我得到的却是这个错误：
浏览 3提问于2017-06-23得票数 0
我对IBM中的ibmdbpy.frame.IdaDataFrame类型有问题。
我有两张数据。第一个类型是ibmdbpy.frame.IdaDataFrame，第二个类型是pandas.core.frame.DataFrame。
我想在Python中合并这两个数据格式。
是否可以将ibmdbpy.frame.IdaDataFrame转换为pandas.core.frame.DataFrame？
浏览 2提问于2017-02-06得票数 2
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1回答
我将转储为HDF格式的pandas数据帧存储在S3上。由于无法将文件指针、URL、s3 URL或StringIO对象传递给read_hdf，我几乎被卡住了。如果我理解正确的话，这个文件必须存在于文件系统中。
来源：
它看起来是为CSV实现的，但不是为HDF实现的。有没有更好的方法打开这些HDF文件而不是将它们复制到文件系统？
根据记录，这些HDF文件是在web服务器上处理的，这就是为什么我不想要本地副本的原因。
如果我需要使用本地文件:有没有办法在文件系统上模拟这个文件(用一个真实的路径)，它可以在读取完成后被销毁？
我使用的是Python 2.7和Django 1.9和pandas 0.18
浏览 5提问于2016-09-07得票数 9
2回答
我是Pandas的新手，我试图在两个数据帧之间做一个左连接。我得到了一个KeyError。有人能发现我的错误吗？我想这可能是我错过的很简单的事情。谢谢!
import pandas as pd
import xlrd
remediation_file = pd.read_excel('C:\\Users\garyd\\Desktop\\remediation-workbook.xlsx')
exception_file = pd.read_excel('C:\\Users\garyd\\Desktop\\exception-finished-file.xlsx&#
浏览 0提问于2018-05-05得票数 2
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我有一个熊猫dataframe (源代码格式为CSV)，当我认为它应该是'pandas.core.series.Series‘时，其中一个列是'method’类。
"troublesomeColumn“是文本列，其他文本列自然导入为'pandas.core.series.Series‘.我不知道是什么导致了这个问题，我在专栏中找不到任何异常值。
我希望它是一个“pandas.core.series.Series”，这样我就可以使用df2 = df[df.troublesomeColumn == 'mytext']按列中的值进行选择
我如何将
浏览 5提问于2020-06-25得票数 0
回答已采纳
通过这个问题：How to group data and construct a new column - python pandas?，我知道了如何使用pandas对多列进行分组并构造一个新的唯一id，但是如果我想在Python中使用Apache beam来实现该问题中描述的相同功能，我如何实现它，然后将新数据写入换行符分隔的JSON格式文件(每行都是一个unique_id，其中包含属于该unique_id的对象数组)？ 假设数据集存储在csv文件中。 我是Apache beam的新手，这是我现在所拥有的： import pandas
import apache_beam as beam
浏览 14提问于2021-08-15得票数 0
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我正试图为十年的数据构建一个州图，并使用一个滑块来选择地图上显示的年份。用户可以选择2014年的那种显示，地图将显示2014年的数据。
我将要显示的数据与适当的shapefile合并。最后，我有733行和5列--每个县最多有9行，具有相同的县名和坐标。
在我试着绘制地图之前一切似乎都很好。返回此错误消息：
OverflowError:达到最大递归级别
我尝试过使用sys.setrecursionlimit重新设置递归限制，但无法通过该错误。
我一直找不到答案，所以我理解，所以我希望有人能给我指明正确的方向。
我用bokeh和json来建立地图。我尝试过使用sys.setrecursio
浏览 1提问于2019-07-15得票数 1
3回答
u'가' u'나'
0
1
...
A B
0
1
...
上面有两只熊猫，分别叫“左”和“右”。我试着像下面的代码一样合并。
result = pandas.merge(left, right, how='left', left_on=[u'가'], right_on=['A'])
但不幸的是，出现了错误。熊猫合并left(right)_on=key功能似乎无法识别unicode列名。
File "?.py", line ?, in
浏览 3提问于2015-07-21得票数 3
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2回答
我有一个合并的两个数据文件，在查看创建的CSV文件时，这些值不是从顶部行开始的。
import pandas as pd
df_ifOperStatus = pd.read_csv('WG_ifOperStatus.csv')
df_IfDescr = pd.read_csv('TEST_ifDescr.csv')
merge = df_IfDescr.merge(df_ifOperStatus, left_on='Desc', right_on='if', how='left')
merge.to_csv(&
浏览 7提问于2022-08-13得票数 0
回答已采纳
我有三个数据文件，我需要合并，但我没有任何尝试工作。我一直在尝试每一件事，但都没有效果。到目前为止，这就是我所拥有的：
# DataFrame columns
columns = ["exchange", "symbol", "name"]
# Create NYSE dataFrame
NYSE = list(zip(NYSE_symbols, NYSE_companies))
NYSE = [("NYSE", ) + elem for elem in NYSE]
NYSE_df = pd.DataFrame([x for x
浏览 9提问于2021-12-01得票数 1
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我正在尝试重写遗留转换脚本，并在许多场景中停留在聚合点上。
例如: Server中有一个表，如下所示：
用户部组名
101 101所有用户1001
202 202新组2034
101 103行政1020
101 105所有用户1001
在现有代码下面，每个用户只创建一个文档，并嵌入组和部门数据.。
sqlCursor=pypyodbc.connect(sqlConnectionString).cursor()
mongodb=pymongo.MongoClient()
dbo=mongodb.database.collection
userDict=collections.OrderedDi
浏览 1提问于2018-03-29得票数 0
5回答
我是Pandas的新手，我想合并两个具有相似列的数据集。与其他列相比，每个列都有一些唯一的值，此外还有许多相同的值。我想保留的每一栏中都有一些副本。我想要的输出如下所示。添加如何=‘内部’或‘外部’并不会产生预期的结果。
import pandas as pd
df1 = df2 = pd.DataFrame({'A': [2,2,3,4,5]})
print(pd.merge(df1,df2))
output:
A
0 2
1 2
2 2
3 2
4 3
5 4
6 5
desired/expected output:
A
0 2
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浏览 8提问于2017-02-24得票数 15
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Pandas多索引数据帧合并问题
、、、、
我想合并两个数据帧，df1和df2，它们有多个索引列： mi1 = pd.MultiIndex.from_tuples([('id', '0'), ('car', '2018')], names=['variable', 'year'])
mi2 = pd.MultiIndex.from_tuples([('id', '0'), ('car', '2019')], names=['variable', 'yea
浏览 61提问于2020-12-15得票数 0
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