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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。
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ReaderInformation.csv:
ReaderRentRecode.csv:
pandas读取csv文件,并进行csv文件合并处理:
# -*- 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')
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