
來源:Python爬蟲與數(shù)據(jù)挖掘
作者:崔艷飛
大家好,我是崔艷飛。工作中經(jīng)常會遇到,需要把兩張Excel或Csv數(shù)據(jù)表通過關鍵字段進行關聯(lián),匹配對應數(shù)據(jù)的情況,Excel雖有Vlookup函數(shù)可以處理,但數(shù)據(jù)量大時容易計算機無響應,可能出現(xiàn)數(shù)據(jù)丟失,處理速度較慢是軟肋,而Python只需幾行代碼就能輕松實現(xiàn),且處理速度快,詳細如下。
用Python實現(xiàn)兩張Excel或Csv表數(shù)據(jù)關聯(lián)處理。
軟件:PyCharm
需要的庫:pandas
1)如何讀取要處理的Csv文件?
利用pandas庫讀取Csv文件。
2)如何讀取要處理的Excel文件?
利用pandas庫讀取Excel文件。
3)如何通過關鍵字段關聯(lián)匹配兩張表中的數(shù)據(jù)?
利用merge()函數(shù),通過關鍵字段,關聯(lián)組合兩張表中的數(shù)據(jù)。
4)如何保存結(jié)果?
利用to_csvl保存關聯(lián)組合后的數(shù)據(jù)。
1、第一步導入需要的庫
import pandas as pd
2、第二步讀取要處理的Csv文件
# 讀入表1 df1 = pd.read_csv('D:/a/1.csv', encoding='gbk')
3、第三步讀取要處理的Excel文件
# 讀入表2 df2 = pd.read_excel('D:/a/2.xlsx', encoding='utf-8')
4、第四步關聯(lián)匹配數(shù)據(jù),并保存結(jié)果文件
# 關聯(lián)數(shù)據(jù) data = df1.merge(df2, on='姓名',left_index=False, right_index=False, sort=False)
# 保存數(shù)據(jù) data.to_csv('D:/a/result.csv', encoding='gbk',index=False)
1、處理前表1數(shù)據(jù):
2、處理前表2數(shù)據(jù):
3、處理后的關聯(lián)匹配數(shù)據(jù):
本文介紹了如何利用Python進行Excel和Csv間的數(shù)據(jù)關聯(lián)處理,替代了Excel的Vlookup函數(shù),由于不用顯示源文件,節(jié)省了系統(tǒng)資源,處理效率更高,數(shù)據(jù)量越大,優(yōu)勢越明顯,Python還有很多類似的函數(shù),數(shù)據(jù)處理,唯快不破,有興趣的同學可以研究下,有問題隨時留言,一起討論學習。
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