如何使用Python中的Pandas按特定列合并两个csv文件 |
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如何使用Python中的Pandas按特定列合并两个csv文件
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如何使用Python中的Pandas按特定列合并两个csv文件
在这篇文章中，我们将讨论如何合并两个CSV文件，在pandas库中有一个函数pandas.merge()。合并的意思无非是将两个数据集根据共同的属性或列合并成一个。 语法: pandas.merge() 参数 : data1, data2:用于合并的数据帧。 how:{‘left’, ‘right’, ‘outer’, ‘inner’}，默认’inner’ on：label 或 list返回： 两个合并对象的数据框架。 有4种类型的合并。 Inner Left Right Outer我们将使用以下两个csv文件，即loan.csv和borrower.csv来执行所有操作。
通过设置how=’inner‘，它将基于指定的列合并两个数据框，然后返回新的数据框，其中只包含那些在两个原始数据框中都有匹配值的记录。
代码: import pandas as pd # reading two csv files data1 = pd.read_csv('datasets/loan.csv') data2 = pd.read_csv('datasets/borrower.csv') # using merge function by setting how='inner' output1 = pd.merge(data1, data2, on='LOAN_NO', how='inner') # displaying result print(output1)输出:
通过设置how=’left’，它将根据指定的列合并两个数据框，然后返回新的数据框，其中包含左数据框的所有记录，包括那些在右数据框中没有值的记录，并将右数据框的列值设置为NAN。
代码: import pandas as pd # reading csv files data1 = pd.read_csv('datasets/loan.csv') data2 = pd.read_csv('datasets/borrower.csv') # using merge function by setting how='left' output2 = pd.merge(data1, data2, on='LOAN_NO', how='left') # displaying result print(output2)输出:
通过设置how=’right’，它将根据指定的列合并两个数据框，然后返回新的数据框，其中包含右数据框的所有记录，包括那些在左数据框中没有数值的记录，并将左数据框的列值设置为NAN。
代码: import pandas as pd # reading csv files data1 = pd.read_csv('datasets/loan.csv') data2 = pd.read_csv('datasets/borrower.csv') # using merge function by setting how='right' output3 = pd.merge(data1, data2, on='LOAN_NO', how='right') # displaying result print(output3)输出:
通过设置how=’right’，它将根据指定的列合并两个数据框，然后返回包含两个数据框中的行的新数据框，并为其中一个数据框中缺少数据的地方设置NAN值。
代码: import pandas as pd # reading csv files data1 = pd.read_csv('datasets/loan.csv') data2 = pd.read_csv('datasets/borrower.csv') # using merge function by setting how='outer' output4 = pd.merge(data1, data2, on='LOAN_NO', how='outer') # displaying result print(output4)输出:
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