Question

我有两个想要操作的csv文件，然后合并到一个文件中。我首先将它们转换为熊猫。一个pandas数据框如下所示：

      Number  Quiz
0  111111145     0
1  111111108     1
2  111111123     1
3  111111114     0
4  111111132     0

另一个是这样的：

Last Name First Name       Number   Quiz
0  Student1      Student1  111111123   
1  Student2      Student2  111111114   
2  Student3      Student3  111111132   
3  Student4      Student4  111111145   
4  Student5      Student5  111111108

我想结束这样的事情：

Last Name First Name       Number       Quiz
    0  Student1      Student1  111111108  1   
    1  Student2      Student2  111111114  0 
    2  Student3      Student3  111111123  1
    3  Student4      Student4  111111132  0 
    4  Student5      Student5  111111145  0

但是当我运行我的代码时，我最终得到了：

Last Name First Name       Number       Quiz
    0  Student1      Student1  111111108  0   
    1  Student2      Student2  111111114  1 
    2  Student3      Student3  111111123  0
    3  Student4      Student4  111111132  1 
    4  Student5      Student5  111111145  0

我不确定为什么。我的代码如下：

import argparse
import sys, re
import numpy as np
import smtplib
from random import randint
import csv
import math
import pandas as pd

parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument('-cname', '--c', help = 'column name to copy')
parser.add_argument('-source', '--s', help = 'source file with the column to copy')
parser.add_argument('-target', '--t', help = 'the target file with the names and UINS')
parser.add_argument('-out', '--f', help = 'output file with column copied')

if len(sys.argv)==1:
    parser.print_help()
    sys.exit(1)
args = parser.parse_args()



sourceFile = pd.read_csv(args.s)
targetFile = pd.read_csv(args.t)
print sourceFile
print targetFile
del targetFile[args.c]
sourceFile.sort_values('UIN', ascending = True, inplace = True)
targetFile.sort_values('UIN', ascending = True, inplace = True)
print sourceFile
print targetFile
targetFile[args.c]= sourceFile[args.c]
targetFile.to_csv(args.f, index = False)
print targetFile

Answer 1

你应该使用合并来获得你的输出：

<?php
session_start();
echo 'page3.php<br />'
echo 'session id: ';
echo session_id();
echo '<br />';
echo $_SESSION['test1'];
echo $_SESSION['test2'];
?>

应该有效，但是你可能会遇到重复的问题＆＃34;测验＆＃34;如果列出现在df1中。

您可以使用以下方法删除此问题（在计算之前从第一个数据框中删除测验列：

merged = df1.merge(df2, on="Number")

Answer 2

我稍微更改了它并让它发挥作用。我用了

result = pd.merge(targetFile, sourceFile, on = 'number')

尝试对2个pandas数据帧进行排序，然后从一个pandas复制到另一个

2 个答案: