[英]Left merge using pandas on 2 csv files
我有 2 张 csv 表:
我正在尝试找到一种将 table2 合并到 table1 的方法。 只要 table1 和 table2 具有相同的 Name 值,则将 table1 中的相应价格替换为 table2 中找到的价格,否则保持 table1 不变。
当前代码:
table1 = pd.read_csv('path/table1.csv', index_col=0)
table2 = pd.read_csv('path/table2.csv', index_col=0)
print(table1)
print(table2)
new_table = table1[["Name ", "ATT1", "ATT2"]].merge(table2[["Price", "Name "]], on="Name ", how="left")
print(new_table)
但是,这会导致以下情况:
Price Name ATT1 ATT2
0 12 APPL 69 81
1 900 GOOGL 303 392
2 32 INV 39 9
Price Name
0 1231 APPL
1 39 FACEBOOK
Name ATT1 ATT2 Price
0 APPL 69 81 1231.0
1 GOOGL 303 392 NaN
2 INV 39 9 NaN
我想要 new_table 打印的是:
Name ATT1 ATT2 Price
0 APPL 69 81 1231.0
1 GOOGL 303 392 900
2 INV 39 9 32
在合并之前从 table1 中drop
“Price”列:
new_table = table1.drop("Price", axis=1).merge(table2, on="Name", how="left")
>>> new_table
Name ATT1 ATT2 Price
0 APPL 69 81 1231.0
1 GOOGL 303 392 NaN
2 INV 39 9 NaN
顺便说一句,两个表中的“未命名:0”列可能是由于 csv 文件中的索引列未命名。 您可以通过将index_col=0
传递给pd.read_csv
来避免这种情况, pd.read_csv
所示:
table1 = pd.read_csv('path/table1.csv', index_col=0)
table2 = pd.read_csv('path/table2.csv', index_col=0)
或者,只使用您在merge
需要的列:
new_table = table1[["Name", "ATT1", "ATT2"]].merge(table2[["Price", "Name"]], on="Name", how="left")
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