我有3个CSV文件.每个都有第一列作为人的(字符串)名称,而每个数据框中的所有其他列都是该人的属性.
如何将所有三个CSV文档“连接”在一起以创建单个CSV,每行具有该人员字符串名称的每个唯一值的所有属性？
pandas中的join()函数指定我需要一个多索引,但我对层次索引方案与基于单个索引的连接有什么关系感到困惑.
解决方法:
假定进口：
import pandas as pd
John Galt’s answer基本上是一种减少操作.如果我有一些以上的数据帧,我会将它们放在这样的列表中(通过列表推导或循环或诸如此类生成)：
dfs = [df0, df1, df2, dfN]
假设他们有一些共同的列,例如你的例子中的名字,我会做以下事情：
df_final = reduce(lambda left,right: pd.merge(left,right,on='name'), dfs)
这样,您的代码应该与您要合并的任意数量的数据帧一起使用.
编辑2016年8月1日：对于那些使用Python 3的人：reduce已被移入functools.因此,要使用此功能,您首先需要导入该模块：
from functools import reduce
标签：python,pandas,join,merge 来源： https://codeday.me/bug/20190915/1804834.html
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