import os
df01 = pd.read_csv("C:\\Users\\hanhan\\PycharmProjects\\pythonProject\\01.csv",encoding = 'gb2312',dtype='str')
df02 = pd.read_csv("C:\\Users\\hanhan\\PycharmProjects\\pythonProject\\02.csv",encoding = 'gb2312',dtype='str')
df_pri = pd.merge(df01,df02,on='date',how='outer')
df_pri.to_csv('0102.csv',header=True,index=False)
重点在how='outer'。
意思是取全连接。
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date
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a
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b
|
|
2021-11-09
|
1
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4
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|
2021-11-10
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2
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5
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2021-11-11
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3
|
6
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date
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a
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2021-11-09
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1
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2021-11-10
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2
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2021-11-11
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3
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2021-11-12
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7
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运行程序得到的结果：
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date
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a
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b
|
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2021-11-09
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1
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4
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2021-11-10
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2
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5
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2021-11-11
|
3
|
6
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|
2021-11-12
|
7
|
NaN
|
数据
集成：将不同表的
数据
通过主键进
行
连接起来，方便对
数据
进
行
整体的分析。
两张表：ReaderInformation.
csv
，ReaderRentRecode.
csv
ReaderInformation.
csv
：
ReaderRentRecode.
csv
：
pandas读取
csv
文件
，并进
行
csv
文件
合并
处理：
# -*- coding:utf-8 -*-
import
csv
as
csv
import numpy as np
# -------------
#
csv
读取表格
数据
# -------------
csv
_file_object =
csv
.reader(c
1.
列
合并
两个
csv
文件
import pandas as pddf1 = pd.read_
csv
('dataset/easy29.
csv
')df2 = pd.read_
csv
('dataset/easy210.
csv
')frames = [df1, df2]all_
csv
= pd.concat(frames)2.通过追加的方式
合并
csv
文件
。with open('1.
csv
','ab') as ...
笔者最近做
数据
分析与挖掘，经常遇到要
合并
CSV
文件
的问题，正好练习
Python
遂使用
Python
的Pandas库进
行
拼接，记下和大家分享，大家有更好的方法欢迎评论交流。
我的需求是
合并
五个
csv
，其中七个表格的第一
列
都是日期(表格中未命名)，根据第一
列
的日期将六个
csv
文件
合并
到第一个
csv
文件
的后面(
列
后面)，自动
去除
了未匹配上的
数据
行
。
例如：表1：
2021-11-09
2021-11-10
2021-11-11
表2-4：
2021-11-10
2021-11-11
运
行
程序，得到表为：
2021-11-10
由于项目取数需要，要将
两个
不同的
csv
文件
合并
到一个
文件
中，并根据公共
列
（即
两个
文件
中有一个或几个
列
的
数据
应该是对应一致的）
合并
到同一
行
，具体代码实现如下：
import pandas as pd
#读取
数据
r1= pd.read_
csv
("E:\\data\\data\\c1.
csv
") #
文件
1
r2= pd.read_
csv
("E:\\data\\data\\c2.
csv
") #
文件
2
#
数据
合并
all_data_st = pd.merge(r2, r1, how='left'
f1 = pd.read_
csv
('../dao_chu_data/dao_chu_result_10.
csv
')
f2 = pd.read_
csv
('../dao_chu_data/dao_chu_result_20.
csv
')
f3 = pd.read_
csv
('../dao_chu_data/dao_chu_result_20_40.
csv
')
f4 = pd.read_
csv
('../dao_chu_data/dao_chu_result_40_60.
csv
')
f5 = pd.read_
csv
(.
Folder_Path = 'data_Q1_2018'
## 待保存的
合并
后的
csv
的
文件
夹名称
SaveFile_Path = 'data_Q1_2018_mer...
在进
行
测试的过程中，我们的样品数量有很多，但是不同的样品测试完就形成了一个独立的
文件
，不同样品会形成不同的
文件
，因此，有时在进
行
数据
处理之前，需要将这些
数据
列
表进
行
合并
统一分析，本文上传我的方法：本文的内容一共分为
文件
打开，
数据
合并
，
数据
保存三部分1
文件
打开：**#打开
文件
def open(file_
csv
):df=pd.read_
csv
(filepath_or_buffer='c:\\User...
import pandas as pd
df1 = pd.read_
csv
(r'C:\Users\DELL\Desktop\123\core_6_mer.
csv
', enco...
