沧海难寻 2018-04-12
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:
# -*- 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。
计算的时候总共分3步,1到2是第二组......lower: i. 这组数据中的小值 higher: j. 这组数据中的大值,fraction 是第三步中的小数部分,意思是当前这组数据的0到1的分位数
Series是一种类似于一维数组的对象,由一组数据以及一组与之对应的索引组成。 index: 索引序列,必须是唯一的,且与数据的长度相同. 如果没有传入索引参数,则默认会自动创建一个从0~N的整数索引