# 合併拼接行
# 將df2中的行新增到df1的尾部
# 指定列合併成乙個新錶新列
ndf =
(df[
'提名1'
]'提名2'
], ignore_index=
true
)'提名3'
], ignore_index=
true))
ndf = pd.dataframe(ndf, columns=([
'姓名'])
)# 將df2中的列新增到df1的尾部
df.concat(
[df1, df2]
, axis=1)
# 合併檔案的各行
df1 = pd.read_csv(
'111.csv'
, sep=
'\t'
)df2 = pd.read_csv(
'222.csv'
, sep=
'\t'
)excel_list =
[df1, df2]
# result = pd.concat(excel_list).fillna('')[:].astype('str')
result = pd.concat(excel_list)
result.to_excel(
'333.xlsx'
, index=
false
)# 合併指定目錄下所有的 excel (csv) 檔案
import glob
files = glob.glob(
"data/cs/*.xls"
)dflist =
for i in files:
['id'
,'時間'
,'名稱'])
)df = pd.concat(dflist)
# 合併增加列
# 對df1的列和df2的列執行sql形式的join
df1.join(df2,on=col1,how=
'inner'
)# 用 key 合併兩個表
df_all = pd.merge(df_sku, df_spu,
how=
'left'
, left_on=df_sku[
'product_id'],
right_on=df_spu[
'p.product_id'
])
Pandas筆記七 合併merge
很像表的連線 res pd.merge left,right,on key 合併兩個dataframe 依據key這一列進行合併 也可以根據兩列進行連線 how和資料庫連線差不多 how inner outer left right res pd.merge left,right,on key1 k...
pandas資料合併
pandas 提供了三種主要方法可以對資料進行合併 pandas.merge 方法 資料庫風格的合併 例如,通過merge 方法將兩個dataframe合併 on name 的意思是將name列當作鍵 預設情況下,merge做的是內連線 inner 即鍵的交集。其他方式還有左連線 left 右連線 ...
pandas合併資料merge
snailtyan 本文主要是關於pandas的一些基本用法。usr bin env python coding utf 8 import pandas as pd import numpy as np test 1 定義資料 left pd.dataframe right pd.dataframe...