使用pandas對兩個dataframe進(jìn)行join的實例
更新時間：2018年06月08日 09:03:12 作者：lsq_008
今天小編就為大家分享一篇使用pandas對兩個dataframe進(jìn)行join的實例，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧
需求：
兩個文件，一個文件為統(tǒng)計報表，里面含有手機(jī)號，另一個文件為手機(jī)號段歸屬地，含有手機(jī)號碼前七位對應(yīng)的地區(qū)。需要對統(tǒng)計報表進(jìn)行處理，將手機(jī)號所在的歸屬地加入到統(tǒng)計報表中，使用pandas提供的join功能來實現(xiàn)，代碼如下：
#coding=utf-8
from pandas import Series,DataFrame
import pandas as pd
#reader1 = pd.read_csv('Dm_Mobile.txt',iterator=True,encoding="gb2312")
#df1 = reader1.get_chunk(10)
#reader2 = pd.read_csv('201604.csv',iterator=True,encoding="gb2312")
#df2 = reader.get_chunk(10)
#讀取兩個csv文件,生成dataframe
df1 = pd.read_csv('Dm_Mobile.csv',encoding="gb2312")
df2 = pd.read_csv('201604.csv',encoding="gb2312")
#截取手機(jī)號前七位,作為新列添加到dataframe
df2['p7s'] = Series([str(x)[:7] for x in Series(df2[u'手機(jī)號'])])
df2['p7i'] = df2['p7s'].astype("int64")
#在兩個dataframe的手機(jī)前七位列上創(chuàng)建索引
index_df1 = df1.set_index('MobileNumber')
index_df2 = df2.set_index(['p7i'])
#以手機(jī)號前七位列為join列，對兩個dataframe進(jìn)行join
result = pd.concat([index_df1, index_df2], axis=1, join='inner')
#選取需要顯示的列，重新生成result
result = result.reindex(columns=[u'積分商城訂單號', u'手機(jī)號',u'產(chǎn)品編碼',u'商品名稱',u'商品價格',u'數(shù)量',u'虛擬碼',u'消費時間',u'時間',u'兌換渠道商',u'MobileArea'])
#寫入到excel文件中
writer = pd.ExcelWriter('pandas_simple.xlsx')
result.to_excel(writer, sheet_name=u'設(shè)計院',index=False)
writer.save()
以上這篇使用pandas對兩個dataframe進(jìn)行join的實例就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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