时间:2021-05-22
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-8from pandas import Series,DataFrameimport 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dataframedf1 = 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dataframedf2['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joinresult = pd.concat([index_df1, index_df2], axis=1, join='inner')#选取需要显示的列,重新生成resultresult = 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。
声明:本页内容来源网络,仅供用户参考;我单位不保证亦不表示资料全面及准确无误,也不保证亦不表示这些资料为最新信息,如因任何原因,本网内容或者用户因倚赖本网内容造成任何损失或损害,我单位将不会负任何法律责任。如涉及版权问题,请提交至online#300.cn邮箱联系删除。
pandas.DataFrame选取特定行使用Python进行数据分析时,经常要使用到的一个数据结构就是pandas的DataFrame,如果我们想要像Exce
前言大家在使用Python进行数据分析时,经常要使用到的一个数据结构就是pandas的DataFrame,关于python中pandas.DataFrame的基
pandas中对DataFrame筛选数据的方法有很多的,以后会后续进行补充,这里只整理遇到错误的情况。1.使用布尔型DataFrame对数据进行筛选使用一个条
在Pandas中求差集没有专门的函数。处理办法就是将两个DataFrame追加合并,然后去重。divident.append(hasThisYearDivide
pandas.DataFrame.rename使用函数:DataFrame.rename(mapper=None,index=None,columns=None