python – 使用pandas对csv进行排序和分组
发布时间:2020-12-20 11:57:10 所属栏目:Python 来源:网络整理
导读:我导入一个包含以下内容的CSV文件: Id; PartNrInt; Some; other; stuff;R1; 1234-5678; x1; y1; z1;R2; 1234-6789; x2; y2; z2;R3; 1234-5678; x3; y3; z3; 然后我有一个数据库,其中包含每个PartNrInt的附加数据.我合并了这两个数据帧,所以我有这样的事情:
我导入一个包含以下内容的CSV文件:
Id; PartNrInt; Some; other; stuff; R1; 1234-5678; x1; y1; z1; R2; 1234-6789; x2; y2; z2; R3; 1234-5678; x3; y3; z3; 然后我有一个数据库,其中包含每个PartNrInt的附加数据.我合并了这两个数据帧,所以我有这样的事情: Id; PartNrInt; OrderNr; Manufacturer; Some; other; stuff; R1; 1234-5678; OrderNr1; Manuf1; x1; y1; z1; R2; 1234-6789; OrderNr2: Manuf2; x2; y2; z2; R3; 1234-5678; OrderNr1: Manuf1; x3; y3; z3; 这部分工作正常,我可以轻松打印数据帧.要在我们的ERP系统中导入文件,我必须按PartNrInt对表进行分组. Count; Names; PartNrInt; OrderNr; Manufacturer 2; R1,R3; 1234-5678; OrderNr1; Manuf1 1; R2; 1234-6789; OrderNr1; Manuf1 我的问题是,我可以将数据与df.groupby(‘PartNrInt’)[‘Id’]进行分组.应用(列表)并计算对象,但我无法在新帧中获取新数据以进行导出. 解决方法
您可以使用
groupby 与
aggregate join和len,last
reset_index 并重新排序列:
df = df.groupby(['PartNrInt','OrderNr','Manufacturer']).Id .agg({"Names": ','.join,'Count': len}) .reset_index()[['Count','Names','PartNrInt','Manufacturer']] print (df) Count Names PartNrInt OrderNr Manufacturer 0 2 R1,R3 1234-5678 OrderNr1 Manuf1 1 1 R2 1234-6789 OrderNr2 Manuf2 (编辑:李大同) 【声明】本站内容均来自网络,其相关言论仅代表作者个人观点,不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利,请及时与联系站长删除相关内容! |