赛马士,诺基亚gzt650,迷糊丫头穿越记
需求：
两个文件，一个文件为统计报表，里面含有手机号，另一个文件为手机号段归属地，含有手机号码前七位对应的地区。需要对统计报表进行处理，将手机号所在的归属地加入到统计报表中，使用pandas提供的join功能来实现，代码如下：
我要评论
#coding=utf-8
from pandas import series,dataframe
import pandas as pd
#reader1 = pd.read_csv('dm_mobile.txt',iterator=true,encoding="gb2312")
#df1 = reader1.get_chunk(10)
#reader2 = pd.read_csv('201604.csv',iterator=true,encoding="gb2312")
#df2 = reader.get_chunk(10)
#读取两个csv文件,生成dataframe
df1 = pd.read_csv('dm_mobile.csv',encoding="gb2312")
df2 = pd.read_csv('201604.csv',encoding="gb2312")
#截取手机号前七位,作为新列添加到dataframe
df2['p7s'] = series([str(x)[:7] for x in series(df2[u'手机号'])])
df2['p7i'] = df2['p7s'].astype("int64")
#在两个dataframe的手机前七位列上创建索引
index_df1 = df1.set_index('mobilenumber')
index_df2 = df2.set_index(['p7i'])
#以手机号前七位列为join列，对两个dataframe进行join
result = pd.concat([index_df1, index_df2], axis=1, join='inner')
#选取需要显示的列，重新生成result
result = result.reindex(columns=[u'积分商城订单号', u'手机号',u'产品编码',u'商品名称',u'商品价格',u'数量',u'虚拟码',u'消费时间',u'时间',u'兑换渠道商',u'mobilearea'])
#写入到excel文件中
writer = pd.excelwriter('pandas_simple.xlsx')
result.to_excel(writer, sheet_name=u'设计院',index=false)
writer.save()
以上这篇使用pandas对两个dataframe进行join的实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持移动技术网。
如对本文有疑问，请在下面进行留言讨论，广大热心网友会与你互动！！ 点击进行留言回复
Python 实现将numpy中的nan和inf,nan替换成对应的均值
python爬虫把url链接编码成gbk2312格式过程解析
网友评论