方案::我有一个代码,该代码从目录中读取一组excel文件,并将每个文件的内容收集到列表中的数据框中,然后进行串联。该代码还读取另一个文件,该文件将一些标识符的数据存储到另一个数据帧中。
列表中串联数据框中的数据示例:
Iteration Run Value
9154aa 3 100
9154aa 7 112
9154aa 1 120
3148nf 77 58
3148nf 7 86
9421jh 23 27
9421jh 42 736
9421jh 4 44
9421jh 9 82
其他数据框示例:
Iteration Date
9154aa 01012011
1582he 01052013
3148nf 01092011
9421jh 01012010
第一个DF具有串联的多个迭代信息,而另一个DF则具有所有迭代的信息。
目标:我的目标是将与迭代相关的日期放入第一个数据框(在与该迭代相对应的每一行中)。
输出示例:
Iteration Run Value Date
9154aa 3 100 01012011
9154aa 7 112 01012011
9154aa 1 120 01012011
3148nf 77 58 01092011
3148nf 7 86 01092011
9421jh 23 27 01012010
9421jh 42 736 01012010
9421jh 4 44 01012010
9421jh 9 82 01012010
问题:尽管脚本运行时没有崩溃,但由于某种原因,我的输出复制了一个(或多个)迭代条目。
有缺陷的输出示例:
Iteration Run Value Date
9154aa 3 100 01012011
9154aa 7 112 01012011
9154aa 1 120 01012011
3148nf 77 58 01092011
3148nf 77 58 01092011
3148nf 7 86 01092011
3148nf 7 86 01092011
9421jh 23 27 01012010
9421jh 42 736 01012010
9421jh 4 44 01012010
9421jh 9 82 01012010
我不知道这种行为的原因。
问题:我在做什么错了?
代码:
sourcefolder = "\\Network\DGMS\2018"
outputfolder = "\\Network\DGMS\2018"
adjustmentinputs = "//Network/DGMS/Uploader_v1.xlsm"
selectmonth = input("Please enter month ('January', 'February'...):")
# Get Adjustments
ApplyOnDates = pd.read_excel(open(adjustmentinputs, 'rb'), sheet_name='Calendar')
# Get content
all_files = glob.glob(os.path.join(sourcefolder, "*.xls*"))
contentdataframes = []
contentdataframes2 = []
for f in all_files:
df = pd.read_excel(f)
df['Iteration'] = os.path.basename(f).split('.')[0].split('_')[0]
mask = df.columns.str.contains('Base|Last|Fix')
c2 = df.columns[~mask].tolist()
df = df[c2]
contentdataframes.append(df)
print (f)
concatenatedfinal = pd.concat(contentdataframes)
# Date Adjustment
ApplyOnDates = ApplyOnDates[["IT", selectmonth]]
ApplyOnDates = ApplyOnDates.rename(index=str, columns={"IT": "Iteration", selectmonth: "Date"})
Datawithfixeddates = pd.DataFrame.merge(concatenatedfinal, ApplyOnDates, left_on='Iteration', right_on='Iteration', indicator=False)
OBS:在该示例中,我只使用了少量数据,而通常情况下它将进行数十次迭代。
答案 0 :(得分:1)
您需要在此处使用左联接。根据{{3}},左连接保留第一个DataFrame中的所有值,并根据第一个结构从第二个值中减去值。
这正是您所需要的。因此,将合并中的参数how
设置为'left'
对于您的数据如下:
In[13]: print(df1)
Out[13]:
Iteration Run Value
0 9154aa 3 100
1 9154aa 7 112
2 9154aa 1 120
3 3148nf 77 58
4 3148nf 7 86
5 9421jh 23 27
6 9421jh 42 736
7 9421jh 4 44
8 9421jh 9 82
和
In[15]: print(df2)
Out[15]:
Iteration Date
0 9154aa 01012011
1 1582he 01052013
2 3148nf 01092011
3 9421jh 01012010
以下是正确的
In[16]: print(df1.merge(df2,left_on='Iteration',right_on='Iteration',how='left'))
Out[16]:
Iteration Run Value Date
0 9154aa 3 100 01012011
1 9154aa 7 112 01012011
2 9154aa 1 120 01012011
3 3148nf 77 58 01092011
4 3148nf 7 86 01092011
5 9421jh 23 27 01012010
6 9421jh 42 736 01012010
7 9421jh 4 44 01012010
8 9421jh 9 82 01012010