def merge_cell(file_path): """合并单元格""" wb = load_workbook(file_path) sheets = wb.sheetnames for single_sheet in sheets: ws = wb.get_sheet_by_name(single_sheet) # 获取第一列数据 type_list = [] i = 2 while True: r =
6、transform() 7、copy() 八、数据融合 1、concat函数的语法 2、merge函数 今天给大家分享一篇Pandas高级操作汇总在数据分析和数据建模的过程中需要对数据进行清洗和整理等工作,有时需要对数据增删字段。下面为大家介绍Pandas对数据的复杂查询、数据类型转换、数据排序、数据的修改、数据迭代以及函数的使用。
merged_df = df1.merge(df2, on=['key1','key2']) 还可以使用left_on和right_on参数指定要合并的不同列名。 merged_df = df1.merge(df2, left_on='key1', right_on='key3') merge()函数有许多选项和参数,可以控制合并的行为,例如处理缺失的值,保留所有行还是只保留匹配的行,合并哪些列等等。 19...
merge(df2, how='outer') Out[60]: key value2 value1 0 foo 1.0 5.0 1 bar 2.0 6.0 2 bal 3.0 NaN 3 baz NaN 7.0 In [61]: df1.merge(df2, how='cross') Out[61]: key_x value2 key_y value1 0 foo 1 foo 5 1 foo 1 bar 6 2 foo 1 baz 7 3 bar 2 foo 5 4 bar 2 bar ...
df1.combine(df2,lambda x,y:xifx.mean()>y.mean()elsey,fill_value=-1)# 也就是将NaN位置补成-1 参考学习:https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.combine.html?highlight=combine#pandas.DataFrame.combine ...
df1 = pd.merge(df_popu,df_abbr,how='outer',left_on='state/region',right_on='abbreviation') df1 df1.isnull().any() # isnull()有空值就是True# any()这一列有True就是True# 这一列有空值就是True 去除abbreviation的那一列(axis=1) ...
1、合并操作 pandas.merge pandas.merge(left, right, how=’inner’, on=None, left_on=None, right_on=None, left_index=False, right_index=False, sort=False, suffixes=(‘_x’, ‘_y’), copy=True, indicator=False) 作用:通过执 用户1332428 2018/03/09 1.8K0...
3. merge 4. join 5. combine 总结 1. concat concat 是 pandas 中专门用于数据连接合并的函数,功能非常强大,支持纵向合并和横向合并,默认情况下是纵向合并,具体可以通过参数进行设置。 pd.concat( objs:'Iterable[NDFrame] | Mapping[Hashable, NDFrame]', ...
这些Pandas函数都可以直接使用。创建新列：df = df.with_column(pl.col(‘Total’) / 2, ‘Half Total’)处理空值：df = df.fill_null(0) df_filled = df.fill_null('backward') df = df.fillna(method='ffill')Dataframe 的合并 #pandas df_join = pd.merge(df1, df2, on='A') #polars df_...
join是merge的一种特殊形式.所有功能可以用merge来实现。 #默认left和right 以相同的索引连接 #on:可以指定相同的列名或列名组成的元祖或列表 #how:同merge #lsuffix和rsuffix代表相同列名添加的后缀 3.concatnate连接 pd.concat(objs, axis=0, join='outer', join_axes=None, ignore_index=False, keys=None,...