根据我的juptyer笔记本查询,Python 3.6.5和Pandas 0.23.0。
我正在合并两个数据帧:
df_merged1=pd.merge(df_RL, df_BR, how='left',left_on=df_RL['Business Service Manual'], right_on=df_BR['Names'])
左边的数据帧df_RL.dtypes
Server object
Server Farm object
Business Service Man
如何从具有共同列值的两个数据帧中获得合并的数据帧,使得只有那些行使得合并的数据帧在特定的列中具有共同的值。
我有5000行df1格式:
director_name actor_1_name actor_2_name actor_3_name movie_title
0 James Cameron CCH Pounder Joel David Moore Wes Studi Avatar
1 Gore Verbinski Johnny Depp Orlando Bloom Jack Davenport Pirates
o
我正在合并熊猫中的两个数据集,并希望加快这个过程,所以我在用于合并的列中对这两个数据集进行了排序。(以前,这些列根本没有排序。)排序没有造成明显的速度差异,两者都花了大约8秒。
如果我手动合并两堆纸,比如说,它们的页码,我会首先按页码对它们进行排序。否则,我将不得不做很多来回翻转之间的堆栈。
我写了一个测试来比较这两个过程。它按随机顺序生成两个帧,每个帧有一百万行。然后,它将生成第一列上已排序的另外两个列。然后,它合并前两个,最后,合并后两个。
数据生成过程太慢了,以至于我没有时间尝试更多的行--但是合并仍然是在零感知的时间内进行的,即使没有排序。
import pandas as pd
im
当两个数据库在两个不同的服务器上同步时,这个问题与实现冗余有关。首先,我将解释设置,以便您能够理解问题的背后。
我有两个不同的服务器,在两个不同的位置使用不同的DB类型操作不同的操作系统。
Server 1 (local server):
Windows 2003 Small Business Server OS
MSSQL DB Server
Server-Side Language - C# ASP.NET
Server 2 (website server):
Linux CentOS 6
MySQL DB
Server-Side Language - PHP
服务器1运行内部管理端的软
假设我有两个数据帧:
df1:
A
0 a
1 b
df2:
A
0 a
1 c
我希望结果是两个框架的联合,其中有一个显示该行所属的源数据框架的额外列。在重复的情况下,应删除重复项,并在相应的额外栏中显示这两个来源:
A B
0 a df1, df2
1 b df1
2 c df2
我可以获得级联的数据帧(df3),而不需要重复,如下所示:
import pandas as pd
df3=pd.concat([df1,df2],ignore_index=True).drop_duplicates().reset_index(drop=True)
我想/找不到一种方法来控制