付费网站 源码 下载链接,网站编辑简历,网页开发和网站开发一样吗,公司没注册可以做网站吗Merge函数的用法简单来说Merge函数相当于Excel中的vlookup函数。当我们对2个表进行数据合并的时候需要通过指定两个表中相同的列作为key#xff0c;然后通过key匹配到其中要合并在一起的values值。然后对于merge函数在Pandas中分为1vs1, 多(m)vs1#xff0c;以及多(m)vs多(m)…Merge函数的用法简单来说Merge函数相当于Excel中的vlookup函数。当我们对2个表进行数据合并的时候需要通过指定两个表中相同的列作为key然后通过key匹配到其中要合并在一起的values值。然后对于merge函数在Pandas中分为1vs1, 多(m)vs1以及多(m)vs多(m)这三种场景。但是平时用的最多的往往是多vs1的这种场景。也就是说2个表中其中一个表作为key的值会出现重复而另外一个表作为key的值则是唯一。这种场景也很好理解。例如我们在生产环境中对服务器进行管理一台服务器上可能装了各种各样的软件。那么如果是Excel表格来管理的话一个软件就占用一行信息。而服务器名是相同的。所以一个相同的服务器名就会出现多个。这台服务器上安装了多少个软件服务器名就会重复几次也就是最终有几行。那么另外一个表要想读取这台服务器上安装的所有软件那么服务器名就要作为key各个软件的信息则是value值。最终被读取写入的那张表的key只能唯一。我们看下面这个案例是真实多v1的案例。为了数据安全我只能把截图分享给大家并把服务器名遮掩希望大家谅解。数据表1作为查询的总表其中服务器名这列就是B列中的信息会出现重复数据表2下表为按照表1的key就是hostname来匹配匹配到后按照表2的列名来读取信息写入到表2.这里同上因为服务器名敏感所以也用马赛克挡住了忘谅解。代码演示1. 读取表1表2中的内容作为DataFrame赋值给变量#%%import pandas as pd#读取表1df01 pd.read_excel(./datas/new_all_datas.xlsx,header5)df01.head()#%%#读取表2df02 pd.read_excel(./datas/new_software_InputSheet.xlsx)df02#%%2. 通过merge函数合并两个DataFrame。on代表指明拿什么作为key来进行匹配。how这里分为left,right,inner,outer等方式。这里left代表按照表1为主表进行合并。#%%#ホスト名作为key来匹配两个表,相当于vlookup函数#howleft代表以left左表为主,这里则代表表二为左表df03 pd.merge(df02,df01,onホスト名,howleft)df03结果合并结果如下。但是因为表1表2中出现重复元素的列名因此合并后Pandas会按照后缀把相同列名按照_x,_y的方式生成多列。3. 去除没用的列并按照条件查询想要的数据. 下列需求是按照服务器名找出对应的ソフトウェア名也就是software名为Trend Micro的软件以及ソフトウェア製造元software制造商为Symantec的所有行。#%%#因为表中有相同的列名因此自动后缀被加上了_y#下面代表筛选查询范围以及指定查询值df03 df03.loc[:,[ホスト名,行番号,ソフトウェア区分_y,ソフトウェア名_y,ソフトウェアバージョン_y,ソフトウェア製造元_y]]df04 df03[(df03[ソフトウェア名_y]Trend Micro) | (df03[ソフトウェア製造元_y]Symantec)]#重新把列名设定换一下然后输出df04.columns [ホスト名,行番号,ソフトウェア区分,ソフトウェア名,ソフトウェアバージョン,ソフトウェア製造元]df04结果4. 将数据导出到Excel文件#%%with pd.ExcelWriter(./datas/output_mergedatas.xlsx) as writer:df04.to_excel(writer,indexFalse)print(Done!!)结果当然也可以直接导入到数据表2中去。我这里为了不破坏原表因此作为新的Excel表导出了。大家在日常业务中如果遇到类似场景可以尝试通过merge函数来合并您的数据。还可以结合loc切片以及写下来要发表的pivot,pivot_table透视表来更加丰富的对数据进行清洗。总体而言用惯了Pandas后会感觉相比Excel中的函数及宏。Pandas会更加的灵活也更加的强大。以上就是本文的全部内容希望对大家的学习有所帮助也希望大家多多支持随便开发网。
