从2个不同的df文件创建增量df文件
，可以通过以下步骤实现：
- 导入必要的库和模块：import pandas as pd
- 读取两个df文件：df1 = pd.read_csv('file1.csv') df2 = pd.read_csv('file2.csv')
- 确定两个df文件的共同列：common_columns = list(set(df1.columns) & set(df2.columns))
- 根据共同列进行合并：merged_df = pd.merge(df1, df2, on=common_columns, how='outer')
- 创建增量df文件：incremental_df = merged_df[df2.columns]
在上述步骤中，我们首先导入了pandas库，然后使用read_csv()函数读取了两个df文件。接下来，我们使用set()函数和&运算符找到两个df文件的共同列，并将其存储在common_columns列表中。然后，我们使用merge()函数根据共同列将两个df文件合并成一个新的df文件。最后，我们通过选择df2的列来创建增量df文件。
这种方法适用于两个df文件具有相同的列名，并且希望将两个df文件的数据合并成一个增量df文件。如果两个df文件的列名不同，或者需要根据特定条件进行合并，可以根据具体情况进行调整。
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我不知道如何解决我的问题。我想合并两个数据文件：
show = pd.merge(df1, df2, how='left', on=0)
但是，由于每次调用函数时，这两个数据格式都有很大的变化，所以我不知道有多少列，所以我无法命名它们。合并函数需要列名才能工作。我试着只提供列号，但没有起作用：
raise KeyError(key)
KeyError: '0'
是否可以不使用列名来合并数据文件。或者--我是否可以在不知道有多少列的情况下命名列呢？
@jezrael仍然显示一个错误：
Traceback (most recent call last):
Fil
浏览 4提问于2021-03-10得票数 0
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我有3个CSV文件(用'，‘分隔)，没有标题，需要将它们连接到一个文件中：
file1.csv
United Kingdom John
file2.csv
France Pierre
file3.csv
Italy Marco
预期结果：
United Kingdom John
France Pierre
Italy Marco
我的代码：
import pandas as pd
df = pd.read_csv('path/to/file1.csv', sep=',')
df1 = p
浏览 1提问于2020-06-16得票数 0
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2回答
我希望有一个函数，从两个数据文件创建一个新的dataframe。我想根据id号和给定的列显示不匹配的列。
数据文件作为输入：
import pandas as pd
data1 = {
'first_column': ['id1', 'id2', 'id3'],
'second_column': ['1', '2', '2'],
'third_column': ['1', '2', '
浏览 5提问于2022-10-06得票数 0
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2回答
我想“合并”两个CSV文件。我想映射文件1中的电子邮件，并从文件2中获取它们各自的userId，然后我想将其分配给文件1的相应电子邮件
示例：
文件1
name, userId, email
john, null, john@a.com
alex, null, alex@a.com
micheal, null, mike@a.com
alex, null, alex@a.com
john, null, john@a.com
文件2
name, userId, email
alex, 5, alex@a.com
micheal, 10, mike@a.com
john, 12, john@a.c
浏览 9提问于2017-12-15得票数 2
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1回答
我有两个数据文件(f1_df和f2_df)：
f1_df看起来像：
ID,Name,Gender
1,Smith,M
2,John,M
f2_df看起来像：
name,gender,city,id
问题：
我希望代码能够将f1_df的头部与f2_df本身进行比较，并使用熊猫复制匹配列的数据。
输出：
输出应该如下：
name,gender,city,id # name,gender,and id are the only matching columns btw f1_df and f2_df
Smith,M, ,1 # the data copied for nam
浏览 2提问于2016-06-27得票数 0
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2回答
我有两个不同尺寸的数据格式(即)：
df1
A B
0 1 10
1 2 11
2 3 12
3 4 13
4 5 14
df2
A B C
0 1 10 10
1 3 12 12
2 4 13 13
我知道如何检索这两个数据文件中存在的元素：
dfnew = df1.loc[df1.set_index(list(df1.columns)).index.isin(df2.set_index(list(df2.c
浏览 3提问于2017-05-22得票数 1
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我是一名python新手，正在尝试解决使用熊猫的问题。 我有两个.csv文件，它们是作为pandas数据帧导入的。 其中一个文件是包含ID号、起始和结束坐标行的文件： ID Start End
1 45 99
3 27 29
6 13 23
19 11 44 我的第二个文件有一个代码列，以及开始和结束坐标： Code Start End
ss13d 67 100
dfv45 55 100
aal33 101 222
mm0ww 24 28 我希望找到在这两个文件之间没有特定顺序重叠的开始和结束坐标，这样结果就
浏览 19提问于2020-04-09得票数 1
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2回答
我试图使用df_merge函数将两个csv文件与它们的公共列连接起来，问题是它们有多个公共列。我可以修改我的代码来达到这个目的吗？
下面是我的两个csv文件中列的样子的示例：
档案1：
A、B、C、D、E
档案2：
A、Z、B、C、R、P、D、E
这是我的密码
df_merge = file2.merge(file1, left_on = "A", right_on = "E")
但是它似乎不起作用，因为我将在合并文件中获得重复的变量。
浏览 0提问于2019-04-10得票数 2
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2回答
假设我有以下代码：
df1 = pd.DataFrame(np.random.randn(10,4), columns=['A','B','C','D'])
df1['dataframe'] = 'df1'
df2 = pd.DataFrame(np.random.randn(10,4), columns=['A','B','C','D'])
df2['dataframe'] = 'df2'
df = p
浏览 0提问于2016-06-23得票数 1
1回答
我有两个熊猫的数据框架，每一个单栏(' id ')如下所示，id列也可能有重复。df1:
id
1
2
3
4
5
df2:
id
1
2
3
输出： id
4
5
我正在读取两个文件，我无法实现期望的输出使用合并。任何帮助都是非常感谢的。
import pandas as pd
colnames = ['id']
df1 = pd.read_csv(r'file1.csv', names=colnames)
df2 = pd.read_csv(r'file2.csv', names=colnames)
###df = df1.m
浏览 1提问于2021-09-10得票数 1
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如果raw_clin中已经存在相同的列，如何删除raw_clinical_sample中的列？使用isin会引发cannot compute isin with a duplicate axis错误。
对守则的解释：
我想合并raw_clinical_patient和raw_clinical_sample数据格式。但是，在合并之前，SAMPLE_ID列在raw_clinical_sample中应该重新命名为PATIENT_ID (因为它被错误地标上了标签)。我希望新的PATIENT_ID成为raw_clin的索引。
import pandas as pd
# Clinical pat
浏览 9提问于2022-05-05得票数 0
在"cell1“和"cell2”下的"t“列上合并多级数据的python/熊猫方式是什么？
import pandas as pd
import numpy as np
df1 = pd.DataFrame(np.arange(4).reshape(2, 2),
columns = [['cell 1'] * 2, ['t', 'sb']])
df2 = pd.DataFrame([[1, 5], [2, 6]],
columns = [['cell 2&#
浏览 2提问于2016-02-17得票数 3
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1回答
我有两个具有相同列名的csv文件：
在file1中，我让所有做测试的人和所有的状态(通过/错过)
在file2中，只有那些没有通过考试的人
我想比较file1.column1和file2.column1
如果它们匹配，那么比较file1.column4和file2.column4
如果它们不同，则从file2中删除项目行
我不知道该怎么做。我和熊猫一起看过东西，但我没有做任何有用的事情
我拥有的是：
file1.csv：
name;DOB;service;test status;test date
Smith;12/12/2012;compta;Missed;0
浏览 1提问于2019-07-15得票数 0
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1回答
使用Pandas 1.2.1
MRE：
df_a = pd.DataFrame({"A":[1,2,3,4], "B":[33, 44, 55, 66]})
df_b = pd.DataFrame({"B":[33, 44,99], "C":["v", "z", "z"]})
df_c = pd.DataFrame({"A":[3,4,77,55], "D":["aa", "bb", "cc", "
浏览 2提问于2021-02-09得票数 1
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我正在使用pandas对一组大约1000-2000个CSV文件进行outer合并。每个CSV文件具有在所有CSV文件之间共享的标识符列id，但是每个文件具有3-5列的唯一一组列。每个文件中大约有20,000个唯一的id行。我所要做的就是将这些列合并在一起，将所有新列合并在一起，并使用id列作为合并索引。
我使用一个简单的merge调用来实现：
merged_df = first_df # first csv file dataframe
for next_filename in filenames:
# load up the next df
# ...
merged_df
浏览 4提问于2013-06-20得票数 10
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我有两只熊猫的资料: df1和df2
df1有以下列：
c1, c2 ,c3 ,c4
df2有以下几个专栏：
c2, c3, c4, c5
如何删除这两个数据文件中不常见的列，使其变成如下所示：
df1: c2, c3, c4
df2: c2, c3, c4
浏览 2提问于2019-10-02得票数 0
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2回答
我有两个csv文件File1和File2。我基本上是在修改File2以匹配File1中的列。在最后一步中，我需要截断修改后的File2，使其只包含前50列。我写了这个程序。
import pandas as pd
df1 = pd.read_csv('C:/Users/merged_34_final_ordered.csv', dtype = 'unicode')
df2 = pd.read_csv('C:/Users/merged_52_raw_ip_2016_06_30.csv', dtype = 'unicode')
df3
浏览 0提问于2016-07-29得票数 0
你能帮我解决这个问题吗?我不能在python pandas中走动，基本上我有两个数据帧，如下: df1
df2
我从上面的两个数据帧创建了一个连接的数据帧，并得到了这个结果: df3=pd.concat(df1，df2，sort=False)
现在我在上面的df3中有两列，即"a“和"az”，我想合并它们，因为它们是相同的，但在第二个dataframe中没有数据的地方有零。那么，有没有一种方法可以让这两个列的合并列表示相同的数字，即在列"a“中有零的地方，它应该将其填充为列"az”中的值，反之亦然。
如果你能帮上忙，我将不胜感激。谢谢。
浏览 7提问于2020-06-06得票数 0
1回答
我正在尝试比较两个pandas数据帧的报头，并过滤匹配的列。df1是我的带有两个标题的大数据帧，df2是一种字典，我已经从df1中保存了我需要的每个列标题。
因此，如果df1是这样的：
A B C D
a b c d
0.469112 -0.282863 -1.509059 -1.135632
1.212112 -0.173215 0.119209 -1.044236
-0.861849 -2.104569 -0.494929 1.071804
0.721555 -0.70
浏览 1提问于2017-08-03得票数 7
回答已采纳
我有4个CSV文件：
我想将这4个文件合并成一个数据框架。我必须使用Invoices.Customer_ID和Customers.ID。在组合时，我还必须确保结果集只包含有发票和发票项目的客户和物品。
我有一个简单的代码来读取CSV文件并显示数据。
from datetime import date, datetime
import os
import pandas as pd
article_csv = pd.read_csv('Input/Artikel.csv')
Invoices_items_csv = pd.read_csv('Input/Rechnun
浏览 4提问于2022-02-12得票数 -1
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