我想从一个目录中读取几个excel文件到pandas中,并将它们连接成一个大的数据帧。不过,我还没能弄明白。所有文件都有5列,它们是: C N S R Q 除了一个包含7列的文件,这些列是 D I C N QI P L 如何才能获得一个包含这些列的大型数据帧 C N S R Q 代码: import pandas as pd
import glob
path = #path
all_files = glob.glob(path + "/*.csv")
li = []
for filename in all
我有两个数据帧,它们具有相同的列名和数据类型,如下所示:
A object
B category
C category
每个数据帧中的类别并不相同。
当正常连接时,pandas输出:
A object
B object
C object
这是根据的预期行为。
但是,我希望保持分类,并希望联合类别,因此我尝试了跨数据帧中的列的union_categoricals,这两列都是分类的。cdf和df是我的两个数据帧。
for column in df:
我正在尝试连接pandas中的两个数据帧,以实现以下行为:我想在指定的列上连接,但要让它不会将多余的列添加到数据帧中。这类似于combine_first,不同之处在于combine_first似乎不接受索引列可选参数。示例:
# combine df1 and df2 based on "id" column
df1 = pandas.merge(df2, how="outer", on=["id"])
上面的问题是,除了"id“之外,df1/df2共有的列将被添加两次(带有_x,_y前缀)到df1。我如何做一些事情,比如:
# Do o
我是pandas的新手,我正在尝试基于一个特定列的相等性来连接两个数据帧。例如,假设我有以下内容:
df1
A B C
1 2 3
2 2 2
df2
A B C
5 6 7
2 8 9
两个数据帧具有相同的列,并且只有一列(例如A)的值可能相等。我想要的输出是:
df3
A B C B C
2 8 9 2 2
列'A‘的值在两个数据帧中都是唯一的。
谢谢
我有两个pandas数据帧,每个都有相同的索引和列。我想创建第三个pandas数据帧,其中包含其他两个细胞的乘积。 这是我目前的解决方案,但它太慢了。 import pandas as pd
new_df = pd.DataFrame(columns=df1.columns, index=df1.index, data=[])
for col, values in new_df.iteritems():
for idx, value in values.iteritems():
foo = df1.loc[idx][col]
bar = df2.l
假设我有两个数据帧A和B,每个数据帧包含两个名为x和y的列。我希望连接这两个数据帧,但不是连接在两个数据帧中x和y列相等的行上,而是连接在A的x列是B的x列的子字符串且y列相同的行上。
if A[x][1]='mpla' and B[x][1]='mplampla'
我希望它能被捕获。
在sql上,它可能类似于:
select *
from A
join B
on A.x<=B.x and A.y<=B.y.
这样的事情能在python上完成吗?