我有以下的数据输入,我正在通过熊猫阅读。
我想用手机“结束的一个月……”并放入一个新形成的'Date‘列,并将两个输入文件一起附加到一个dataframe中。
这就是我迄今尝试过的..。
import pandas as pd
import glob
import os
### List Source Files That I need to Import###
path = os.getcwd()
files = os.listdir(path)
### Loading Files by Variable ###
data = pd.Data
我们不得不合并许多CSV文件,但没有找到任何工作方法(通过MS Excel,通过Python和Pandas,...)。所有的文件都有相同的结构,你可以在附加的照片中看到。在内容方面不需要做任何更改,只需在一个大型CSV中添加所有文件的所有列即可。期待您的想法!Structure of .csv files
我尝试在Python中组合两个CSV文件,每个CSV文件都有唯一的列,但这两个CSV文件共享一个公共键列。 我一直在寻找StackOverflow/Google/Pandas文档,但没有找到我想要的东西。Pandas文档页面上提供的merge和concat示例与我试图实现的不同,所以我不确定我所要求的在Pandas中是否可行。 我已经将两个CSV文件中的选定列读入到单独的数据帧中,现在我想要做的是基于键列将这两个数据帧合并为一个数据帧。 Example
CSV 1:
Key Make Model
501 Audi A3
502 Audi A4
503 Audi
我有一个使用python和pandas的快速脚本,它应该比较两个excel表,获取我需要的信息,并创建一个新文件。但是,当它创建新文件时,或者如果我只是为了测试而打印它,那么根据我合并的位置(右边的左边),其中一列是空的。
import pandas as pd
base_data = pd.read_excel("UpdatedList.xls") - #this sheet has Names and clock number
today_data = pd.read_excel("LocationUP.xlsx") - #this sheet h
我有两个DataFrames,两个国家都是1--首先是183行,2--第二行是156行--它们都有相互导入的信息,我需要第一列的一列和第二列的一列,我的目标是创建一个单一的Dataframe,包含我需要的两个列,以及两个数据名通信的包含的名称。
这就是我所做的,我得到的信息
for i in range(183) :
for j in range(156):
if df['Country'][i]==df_happy['Country or region'][j]:
df.drop(i,axis=0,inplace
我正在使用下面的代码对一个.csv文件进行搜索,并在两个文件中匹配一个列,并获取我想要的另一列,并将其添加为一个新列。然而,我试图使匹配基于两列而不是一列。有办法这样做吗?
import pandas as pd
df1 = pd.read_csv("matchone.csv")
df2 = pd.read_csv("comingfrom.csv")
def lookup_prod(ip):
for row in df2.itertuples():
if ip in row[1]:
return row[3]
我有两个数据,我想比较熊猫,一个太大,不适合记忆,另一个更小,适合记忆。
dfSmall:
cat1 cat2
foo bar
foo tiger
foo spam
bar spam
(5000 rows)
dfLarge:
cat1 cat2 cat3
foo dog green
foo tiger blue
foo snake green
foo bird pink
bar dog orange
...
(>1 million rows)
我使用过dask.dat
因此,我目前正在进行一个项目,该项目将excel文件中包含的数据用于绘制光谱(即一列中的波长,另一列中的吸光度)。有数百个这种性质的excel文件,我希望将它们压缩为一个文件。这主要是因为A列(波长)对所有文件都是相同的,并且只有文件之间的吸光度机会。因此,我想从目录中的第一个文件中获取A和B列,将它们写入新的excel工作表,然后从所有剩余的工作表中只取B列,并将它们打印到相同的输出excel文件中。我目前的代码是:
import os
import pandas as pd
from pandas import ExcelWriter
from pandas import ExcelFil
我有两个excel文件是one.xlxs and two.xlxs。两个excel文件中的列名id, mail, name, gender, age, name相同,但在two.xlxs中混杂在一起。两行(id and mail)包含两个文件的数据。我想将数据从one.xlxs复制到two.xlxs。但是在two.xlxs上不应该干扰列的排列。数据将基于两行(id and mail)进行复制。例如:如果id和mail在两个文件上匹配,则应将数据复制到相应的列中。参考图片为one.xlxs,two.xlxs和result_two.xlxs(根据要求的结果)。我已经在网上搜索过了,但我没有得到任
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
我有两个文件:一个是单列(称为pred),没有头,另一个有两列: ID和IsClick (它有头)。我的目标是使用列ID作为pred的索引。
import pandas as pd
import numpy as np
def LinesInFile(path):
with open(path) as f:
for linecount, line in enumerate(f):
pass
f.close()
print 'Found ' + str(linecount) + ' lines'
我有两个数据帧df1和df2。 df1 =
A B C D
1 2 3 7
.
.
df2 =
A E F G
1 5 4 5
.
. 当我通常想要使用pandas合并两个数据框中的特定列时,我会这样做: import pandas as pd
df3 = pd.merge(df1[[A,B]],df2[[A,G]], on='A', how='inner') 然而,我感兴趣的是如何避免数据框中的几列并合并其余列。例如,我希望在合并时避免df1中的列C和D,以及df2中的E和F列,这样得到的df3只有A,B,G列。 这是逆向工程