目录
- 一、前言
- 二、基本案例
- 1. 创建主表数据
- 2. 创建映射字典
- 3. 创建子表数据
- 4. 更新子表的 zb_uid 列
- 5. 完整代码
- 6. 总结
- 三、升级案例
一、前言
工作的小技巧,利用pandas读取主表和子表,利用主表的指定列,更新子表的指定列。
案例:
主表:
uid name0 101 编程小白1 102 小红2 103 小蓝子表:
name zb_uid0 小白 None1 小红 None2 小绿 None
需求:主表的name列数据和子表name列数据数据相同时,将 主表对应的 uid 赋值给 子表的 zb_uid
二、基本案例
1. 创建主表数据
import pandas as pd # 主表示例数据 data_sheet = { 'uid': [101, 102, 103], 'name': ['小白', '小红', '小蓝'], } df_sheet = pd.DataFrame(data_sheet) print('主表:') print(df_sheet)
data_sheet
是一个字典,其中键'uid'
对应一个包含三个整数的列表,表示用户的唯一标识;键'name'
对应一个包含三个字符串的列表,表示用户的姓名。pd.DataFrame(data_sheet)
把data_sheet
字典转换为pandas
的DataFrame
对象df_sheet
。DataFrame
是一种二维表格型数据结构,类似于电子表格或 SQL 表。- 最后通过
print
函数打印出主表的内容。
2. 创建映射字典
# 创建一个映射字典,将 name 映射到 uid name_uid_map = df_sheet.set_index('name')['uid'].to_dict() print('映射字典:',name_uid_map)
df_sheet.set_index('name')
把df_sheet
的'name'
列设置为索引,这样就可以通过姓名来定位对应的行。['uid']
选取uid
列的数据。to_dict()
把选取的数据转换为字典,字典的键是姓名,值是对应的uid
。- 最后通过
print
函数打印出这个映射字典。
3. 创建子表数据
# 子表示例数据 data_sheet1 = { 'name': ['小白', '小红', '小绿'], 'zb_uid': [None,None,None] } df_sheet1 = pd.DataFrame(data_sheet1) print('子表:') print(df_sheet1)
data_sheet1
是一个字典,键'name'
对应一个包含三个字符串的列表,表示用户姓名;键'zb_uid'
对应一个编程客栈包含编程客栈三个None
值的列表,这里zb_uid
初始值都为空,后续会进行更新。pd.DataFrame(data_sheet1)
将data_sheet1
字典转换为DataFrame
对象df_sheet1
。- 最后通过
print
函数打印出子表的内容。
4. 更新子表的 zb_uid 列
# 更新子表的 zb_uid 列 df_sheet1['zb_uid'] = df_sheet1['name'].map(name_uid_map).fillna(df_sheet1['zb_uid'])
df_sheet1['name'].map(name_uid_map)
会根据name_uid_map
字典,将df_sheet1
中'name'
列的每个值映射为对应的uid
。如果'name'
列的值在name_uid_map
字典中不存在,就会映射为NaN
。fillna(df_sheet1['zb_uid'])
把映射结果中的NaN
值用df_sheet1
中原来的'zb_uid'
列的值填充。这里由于zb_uid
初始值为None
,在pandas
中会被视为NaN
,所以实际操作就是保留原来的NaN
值。- 最后把更新后的值赋给
df_sheet1
的'zb_uid'
列。
5. 完整代码
import pandas as pd # 主表示例数据 data_sheet = { 'uid': [101, 102, 103], 'name': ['小白', '小红', '小蓝'], } df_sheet = pd.DataFrame(data_sheet) print('主表:') print(df_sheet) # 创建一个映射字典,将 name 映射到 uid name_uid_map = df_sheet.set_index('name')['uid'].to_dict() print('映射字典:',name_uid_map) # 子表示例数据 data_sheet1 = { 'name': ['小白python', '小红', '小绿'], 'zb_uid': [None,None,None] } df_sheet1 = pd.DataFrame(data_sheet1) print('子表:') print(df_sheet1) # 更新子表的 zb_uid 列 df_sheet1['zb_uid'] = df_sheet1['name'].map(name_uid_map).fillna(df_sheet1['zb_uid']) print("更新后的子表:") print(df_sheet1)
运行结果:
主表:
&nbs编程客栈p;uid name0 101 小白1 102 小红2 103 小蓝子表: name zb_uid0 小白 None1 小红 None2 小绿 None映射字典: {'小白': 101, '小红': 102, '小蓝': 103}更新后的子表: name zb_uid0 小白 101.01 小红 102.02 小绿 NaN
6. 总结
这段代码的主要功能是根据主表中姓名和 uid
的对应关系,更新子表中 zb_uid
列的值。如果子表中的姓名在主表中存在,就用对应的 uid
填充 zb_uid
;如果不存在,则保持 zb_uid
为空。
三、升级案例
在基本案例的基础上,根据名字和拼音的映射字典,更新主表和子表的name字段:
import pandas as pd def get_namePingyingMap(): // 下面方式是手动建映射字典,当然如果你有数据库也可以从数据库读取然后建映射字典 name_pingying_map = {'小白':'xiaobai','小红':'xiaohong','小蓝':'xiaolan','小绿':'xiaol'} print('name_pingying_map映射字典:', name_pingying_map) return name_pingying_map # 主表示例数据 data_sheet = { 'uid': [101, 102, 103], 'name': ['小白', '小红', '小蓝'], } df_sheet = pd.DataFrame(data_sheet) print('主表:') print(df_sheet) # 更新主表的 name 列 name_pingying_map = get_namePingyingMap() df_sheet['name'] = df_sheet['name'].map(name_pingying_map).fillna(df_sheet['name']) print("更新后的主表:") print(df_sheet) # 创建一个映射字典,将 name 映射到 uid name_uid_map = df_sheet.set_index('name')['uid'].to_dict() print('name_uid_map映射字典:',name_uid_map) # 子表示例数据 data_sheet1 = { 'name': ['小白', '小红', '小绿'], 'zb_uid': [None,None,None] } df_sheet1 = pd.DataFrame(data_sheet1) print('子表:') print(df_sheet1) # 更新子表的 name 列 df_sheet1['name'] = df_sheet1['name'].map(name_pingying_map).fillna(df_sheet1['name']) # 更新子表的 zb_uid 列 df_sheet1['zb_uid'] = df_sheet1['name'].map(name_uid_map).fillna(df_sheet1['zb_uid']) print("更新后的子表:") print(df_sheet1)
运行结果:
主表:
uid name0 101 小白1 102 小红2 103 小蓝name_pingying_map映射字典: {'小白': 'xiaobai', '小红': 'xiaohong', '小蓝': 'xiaolan', '小绿': 'xiaolù'}更新后的主表: uid name0 101 xiaobai1 102 xiaohong2 103 xiaolanname_uid_map映射字典: {'xiaobai': 101, 'xiaohong': 102, 'xiaolan': 103}子表: name zb_uid0 小白 None1 小红 None2 小绿 None更新后的子表: name zb_uid0 xiaobai 101.01 xiaohong 102.02 xiaolù NaN
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