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我在 python 中使用包 pandas 来处理和读取和写入 Excel 电子表格。我创建了 2 个不同的数据框(df1 和 df2),它们的单元格都是数据类型字符串。 df1 有超过 50,000 行。 df1 的每一列中有很多单元格是“Nan”,我已经转换为一个字符串,上面写着“Empty”。 df2 有超过 9000 行。 “WHSE_Nbr”和“WHSE_Desc_HR”中的每一行都包含一个准确的字符串值。在 df2 的最后 2 列中,只有一些行具有字符串“Empty”以外的值。 df1 中的“仓库”列有许多单元格,其中包含只有单词的名称。我有兴趣识别的 df1 中“仓库”列的行是包含在“WHSE_Nbr”列中的 df2 中找到的任何仓库编号的行。
Example of dataframe1 - df1
Job Warehouse GeneralDescription Purpose
Empty AP Accounts Payable Accounting
Empty Empty Empty Empty
Empty Cyber Security GA Security & Compliance Data Security
Empty Merch|04-1854 Empty Empty
Empty WH -1925 Empty Empty
Empty Montreal-10 Empty Empty
Empty canada| 05-4325 Empty Empty
Example of dataframe2 - df2
WHSE_Nbr WHSE_Desc_HR WHSE_Desc_AD WHSE_Abrv
1 Technology Tech
2 Finance
... ...
10 Recruiting Campus Outreach
1854 Community Relations
... ...
1925 HumanResources
4325 Global People
9237 International Tech
import pandas as pd
excel_file='/Users/cbri/anaconda3/WHSE_gen.xlsx'
df1 = pd.read_excel(excel_file, usecols [1,5,6,7])
excel_file='/Users/cbri/PycharmProjects/True_Dept/HR_excel.xlsx'
df2 = pd.read_excel(excel_file)
df1=df1.replace(np.nan, "Empty",regex=True)
df2=df2.replace(np.nan, "Empty",regex=True)
df1=pd.DataFrame(df1, dtype='str')
df2=pd.DataFrame(df2, dtype='str')
#yeah i need a push in the right direction, guess i should use ieriterms()?
for column in df1:
if (df1['Warehouse'])
#so i got as far as returning all records that contained the substring "1854" but obviously that's without the for and if statement above
df1[df1['Warehouse'].str.contains("1854", na=False)]
最佳答案
我要做的是编写一个正则表达式来从列中提取数字并加入表格,然后在 excel 中完成其余的操作......(列更新)
df1 = pd.DataFrame({'Department' : ['Merch - 1854', '1925 - WH','Montreal 10'],'TrueDeparment' : ['Empty','empty','empty']})
df2 = pd.DataFrame({'Dept_Nbr' : [1854, 1925, 10], 'Dept_Desc_HR' : ['Community Relations','Human Resources','Recruiting']})
line = 'Merch - 1854 '
match = re.search(r'[0-9]+', line)
if match is None:
print(0)
else:
print(int(match[0]))
line = '12125 15151 Merch -1854 '
match = re.search(r'(?<=-)[0-9]+', line)
if match is None:
print(0)
else:
print(int(match[0]))
def extract_number(field):
match = re.search(r'(?<=-)[0-9]+', field)
if match is None:
return 0
else:
return int(match[0])
df1['num_col'] = df1[['Department']].apply(lambda row:extract_number(row['Department']),axis=1)
df1.merge(df2, left_on = ['num_col'], right_on = ['Dept_Nbr'])
关于python - pandas,python,excel,在 df 1 的列中搜索子字符串以将字符串写入 df2 的列,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/51197176/
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