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这篇CFSDN的博客文章python:pandas合并csv文件的方法(图书数据集成)由作者收集整理，如果你对这篇文章有兴趣，记得点赞哟.
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:
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# -*- coding:utf-8 -*-
import
csv as csv
import
numpy as np
# -------------
# csv读取表格数据
# -------------
'''
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读取表格数据
# -------------
import
pandas as pd
df
=
pd.read_csv(
'readerrentrecode.csv'
)
# 读者借阅信息表
'''
print df.head()
print '----------------'
print df[['读者证号', '读者姓名', '书名', '中图法分类号']] # 选取其中的四列
print '------------------------------------------------------------------'
print
'''
dd
=
pd.read_csv(
'readerinformation.csv'
)
'''
print dd.head()
print '----------------'
print dd[['读者证号', '读者性别', '读者单位', '读者类别']]
print '------------------------------------------------------------------'
print
'''
data
=
pd.merge(df, dd, on
=
[
'读者证号'
,
'读者姓名'
], how
=
'left'
)
# pandas csv表左连接
data
=
data[[
'读者证号'
,
'读者姓名'
,
'读者性别'
,
'书名'
,
'中图法分类号'
,
'读者单位'
,
'读者类别'
]]
print
data
print
'------------------------------------------------------------------'
print
# -------------
# pandas写入表格数据
# -------------
data.to_csv(r
'data.csv'
, encoding
=
'gbk'
)
|
合并后的csv文件：data.csv 。
通过使用pandas的函数merge来进行两个表的左连接，最后得到相应的data.csv文件.
以上这篇python:pandas合并csv文件的方法(图书数据集成)就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持我.
原文链接：https://blog.csdn.net/kevinelstri/article/details/55049179 。
最后此篇关于python:pandas合并csv文件的方法(图书数据集成)的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于python:pandas合并csv文件的方法(图书数据集成)的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章，希望大家以后支持我的博客！ 。
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