用pandas按列合并两个文件的实例

直接上图，图文并茂，相信你很快就知道要干什么。

A文件：

B文件：

可以发现，A文件中“汉字井号”这一列和B文件中“WELL”这一列的属性相同，以这一列为主键，把B文件中“TIME”这一列数据添加到A文件中，如果B文件缺少某些行，则空着，最后A文件的行数不变，效果如下：

代码如下：

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Wed Nov 29 16:02:05 2017
@author: wq
"""
import pandas as pd
df1 = pd.read_csv(u'input.csv', encoding='gbk')
df2 = pd.read_csv('input1.csv', encoding='gbk')
outfile = pd.merge(df1, df2, how='left', left_on=u'汉字井号',right_on='WELL')
outfile.to_csv('outfile.csv', index=False, encoding='gbk')

以上这篇用pandas按列合并两个文件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我们。

您可能感兴趣的文章:

  • python处理csv数据的方法
  • python读取与写入csv格式文件的示例代码
  • 使用Python对Csv文件操作实例代码
  • 在Python中利用Pandas库处理大数据的简单介绍
  • 用Python的pandas框架操作Excel文件中的数据教程
  • python:pandas合并csv文件的方法(图书数据集成)
赞 (0)

相关推荐

  • 使用Python对Csv文件操作实例代码

    使用Python对Csv文件操作实例代码

    csv是Comma-Separated Values的缩写,是用文本文件形式储存的表格数据,比如如下的表格: 就可以存储为csv文件,文件内容是: No.,Name,Age,Score 1,mayi,18,99 2,jack,21,89 3,tom,25,95 4,rain,19,80 假设上述csv文件保存为"test.csv" 1.读文件 如何用Python像操作Excel一样提取其中的一列,即一个字段,利用Python自带的csv模块,有两种方法可以实现: 第一种方法使用read

  • python:pandas合并csv文件的方法(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:ReaderInformation.csv,ReaderRentRecode.csv ReaderInformation.csv: ReaderRentRecode.csv: pandas读取csv文件,并进行csv文件合并处理: # -*- coding:utf-8 -*- import csv as csv import numpy as np # ------------- # csv读取表格数据 # ---

  • python处理csv数据的方法

    本文实例讲述了python处理csv数据的方法.分享给大家供大家参考.具体如下: Python代码: 复制代码 代码如下: #coding=utf-8 __author__ = 'dehua.li' from datetime import * import datetime import csv import sys import time import string import os import os.path import pylab as plt rootdir='/nethome/

  • python读取与写入csv格式文件的示例代码

    在数据分析中经常需要从csv格式的文件中存取数据以及将数据写书到csv文件中.将csv文件中的数据直接读取为 dict 类型和 DataFrame 是非常方便也很省事的一种做法,以下代码以鸢尾花数据为例. csv文件读取为dict 代码 # -*- coding: utf-8 -*- import csv with open('E:/iris.csv') as csvfile: reader = csv.DictReader(csvfile, fieldnames=None) # fieldna

  • 用Python的pandas框架操作Excel文件中的数据教程

    用Python的pandas框架操作Excel文件中的数据教程

    引言 本文的目的,是向您展示如何使用pandas来执行一些常见的Excel任务.有些例子比较琐碎,但我觉得展示这些简单的东西与那些你可以在其他地方找到的复杂功能同等重要.作为额外的福利,我将会进行一些模糊字符串匹配,以此来展示一些小花样,以及展示pandas是如何利用完整的Python模块系统去做一些在Python中是简单,但在Excel中却很复杂的事情的. 有道理吧?让我们开始吧. 为某行添加求和项 我要介绍的第一项任务是把某几列相加然后添加一个总和栏. 首先我们将excel 数据 导入到pa

  • 在Python中利用Pandas库处理大数据的简单介绍

    在Python中利用Pandas库处理大数据的简单介绍

    在数据分析领域,最热门的莫过于Python和R语言,此前有一篇文章<别老扯什么Hadoop了,你的数据根本不够大>指出:只有在超过5TB数据量的规模下,Hadoop才是一个合理的技术选择.这次拿到近亿条日志数据,千万级数据已经是关系型数据库的查询分析瓶颈,之前使用过Hadoop对大量文本进行分类,这次决定采用Python来处理数据: 硬件环境         CPU:3.5 GHz Intel Core i7         内存:32 GB HDDR 3 1600 MHz         硬

  • 用pandas按列合并两个文件的实例

    直接上图,图文并茂,相信你很快就知道要干什么. A文件: B文件: 可以发现,A文件中"汉字井号"这一列和B文件中"WELL"这一列的属性相同,以这一列为主键,把B文件中"TIME"这一列数据添加到A文件中,如果B文件缺少某些行,则空着,最后A文件的行数不变,效果如下: 代码如下: # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Wed Nov 29 16:02:05 2017 @aut

  • Linux使用join -a1来合并两个文件

    要合并以下两个文件,一起合并在一起,合并到1.txt中 # 1.txt Jerry 20 Alice 30 David 40 # 2.txt Jerry man Alice woman David 40 合并的后的1.txt Jerry 20 man Alice 30 woman David 40 上面的文件特点是有相同的,则合并,第二列缺少内容的.这个时候使用join -a1 1.txt 2.txt就可以很好的达到目的. [root@host ~]# join -a1 1.txt 2.txt

  • java合并多个文件的实例代码

    在实际项目中,在处理较大的文件时,常常将文件拆分为多个子文件进行处理,最后再合并这些子文件.下面就为各位介绍下Java中合并多个文件的方法. Java中合并子文件最容易想到的就是利用BufferedStream进行读写. 具体的实现方式如下,代码很详细,供各位参考学习. 1.首先创建mergeFiles方法,接收字符串数组和字符串参数,并完成文件合并功能 public static boolean mergeFiles(String[] fpaths, String resultPath) {

  • Pandas merge合并两个DataFram的实现

    目录 Pandas merge 保留左边的DataFram Pandas merge pandas.merge()是pandas库中用于合并两个或多个DataFrame对象的函数,其常用的参数有以下几个: left:要合并的左侧DataFrame. right:要合并的右侧DataFrame. how:指定合并方式,包括‘left’.‘right’.‘outer’和‘inner’四种. on:指定按照哪些列进行合并,可以是单个列名或包含多个列名的列表. left_on和right_on:指定左侧

  • R语言实现用cbind合并两列数据

    R语言实现用cbind合并两列数据

    我有两个数据文件,分别只有一列,这两列数据行数一行,我想把这两列合并到一个数据文件中,方便使用. 我的两个数据文件分别是1.txt,2.txt,保存后的文件名是3.txt. // 代码如下 gow1<-read.table("1.txt",header = FALSE) gow2<-read.table("2.txt",header = FALSE) View(gow1) View(gow2) gow<-cbind(gow1,gow2) View(

  • python实现两个文件合并功能

    本文将会分析一个文件合并的程序,并指出在合并文件过程中需要注意的问题. 下面是需要合并的文件示例: 分析思路: 要将两个文件合并,首先要将文件读到内存中,成为列表.再将列表分割,按照类别将数据分开存储,即姓名.电话.邮箱.通过遍历列表1,依次与列表2比较,如果二者有重合的人,那么直接利用 .join([ ])姓名电话邮箱合并到一行,保存到另外一个列表变量里面.二者不重合的人,说明只有列表1中才有,故将此人的邮箱信息用str('-–')代替. 经过这次遍历之后,列表1中所有的人和列表2中与列表1中

  • Pandas多列值合并成一列的实现

    Pandas多列值合并成一列的实现

    在平时的需求开发中涉及到将多列值合并为一列值的操作,通过查阅相关资料特此记录以下方法,方便日后学习复盘 import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame(data={'语文':[50,90,70,78,60], '数学':[59,80,60,75,69], '英语':[61,95,65,80,59]}, index=['Harry','Andy','Rita','Lee','Jack']) # 添加'总分'字段 df['总分'] =

  • java合并多个文件的两种方法

    在java多个线程下载文件或处理较大文件是可能会切分成多个文件,处理完成后需要合并成一个文件. Java中合并子文件最容易想到的就是利用BufferedStream进行读写. 利用BufferedStream合并多个文件 public static boolean mergeFiles(String[] fpaths, String resultPath) { if (fpaths == null || fpaths.length < 1 || TextUtils.isEmpty(resultP

  • 将pandas.dataframe的数据写入到文件中的方法

    导入实验常用的python包.如图2所示. [import pandas as pd]pandas用来做数据处理.[import numpy as np]numpy用来做高维度矩阵运算.[import matplotlib.pyplot as plt]matplotlib用来做数据可视化. pandas数据写入到csv文件中: [names = ['Bob','Jessica','Mary','John','Mel']]创建一个names列表[ births = [968,155,77,578,

  • numpy和pandas中数组的合并、拉直和重塑实例

    合并 在numpy中合并两个array numpy中可以通过concatenate,参数axis=0表示在垂直方向上合并两个数组,等价于np.vstack:参数axis=1表示在水平方向上合并两个数组,等价于np.hstack. 垂直方向: np.concatenate([arr1,arr2],axis=0) np.vstack([arr1,arr2]) 水平方向: np.concatenate([arr1,arr2],axis=1) np.hstack([arr1,arr2]) import

随机推荐