數(shù)據(jù)集成：將不同表的數(shù)據(jù)通過(guò)主鍵進(jìn)行連接起來(lái)，方便對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行整體的分析。

兩張表：ReaderInformation.csv，ReaderRentRecode.csv

ReaderInformation.csv：

ReaderRentRecode.csv：

pandas讀取csv文件，并進(jìn)行csv文件合并處理：

# -*- coding:utf-8 -*-

import csv as csv

import numpy as np

# -------------

# csv讀取表格數(shù)據(jù)

# -------------

'''

csv_file_object = csv.reader(codecs.open('ReaderRentRecode.csv', 'rb'))

header = csv_file_object.next()

print header

print type(header)

print header[1]

data = []

for row in csv_file_object:

data.append(row)

data = np.array(data)

print data[0::, 0]

'''

# -------------

# pandas讀取表格數(shù)據(jù)

# -------------

import pandas as pd

df = pd.read_csv('ReaderRentRecode.csv') # 讀者借閱信息表

'''

print df.head()

print '----------------'

print df[['讀者證號(hào)', '讀者姓名', '書(shū)名', '中圖法分類號(hào)']] # 選取其中的四列

print '------------------------------------------------------------------'

print

'''

dd = pd.read_csv('ReaderInformation.csv')

'''

print dd.head()

print '----------------'

print dd[['讀者證號(hào)', '讀者性別', '讀者單位', '讀者類別']]

print '------------------------------------------------------------------'

print

'''

data = pd.merge(df, dd, on=['讀者證號(hào)', '讀者姓名'], how='left') # pandas csv表左連接

data = data[['讀者證號(hào)', '讀者姓名', '讀者性別', '書(shū)名', '中圖法分類號(hào)', '讀者單位', '讀者類別']]

print data

print '------------------------------------------------------------------'

print

# -------------

# pandas寫入表格數(shù)據(jù)

# -------------

data.to_csv(r'data.csv', encoding='gbk')

合并后的csv文件：data.csv

通過(guò)使用pandas的函數(shù)merge來(lái)進(jìn)行兩個(gè)表的左連接，最后得到相應(yīng)的data.csv文件。

以上這篇python:pandas合并csv文件的方法(圖書(shū)數(shù)據(jù)集成)就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持我們。

本文標(biāo)題: python:pandas合并csv文件的方法(圖書(shū)數(shù)據(jù)集成)

本文地址: http://www.cppcns.com/jiaoben/python/225035.html

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的pandas python csv_python:pandas合并csv文件的方法(图书数据集成)的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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