Python 教学 | Pandas 数据匹配（含实操案例）
ဒေတာပေါင်းစည်းခြင်းနှင့်တိုးချဲ့ခြင်းသည်ဒေတာပြုပြင်ခြင်း，အထူးသဖြင့်အချက်အလက်များအကြားအချက်အလက်များအကြားအချက်အလက်များအကြားအဆိုတော်များအကြားရှိအဖွဲ့အစည်းများအကြားရှိအချက်အလက်များအကြားတည်ဆောက်မှုကိုတည်ဆောက်ရာတွင်ပုံမှန်လုပ်ဆောင်မှုများပြုလုပ်နေသည်။ 大熊猫的熊猫库提供了匹配有效信息的工具。本文基于大熊猫1 .5 .3 主要通过集成互动开发的Jupyternotebook演示。
Excel，Vokeup和Howeup活动用于基本比赛。
尽管它适合小事实，几个课程，但是当成千上万或数百万个事实或数百万数据似乎更有效时，似乎会更有效。
有四种方法可以匹配熊猫中的数据。
左连接，右连接，内部连接和外部连接。
例如，如果张圣San想满足公司的工业和受版权保护的信息，则有必要使用这些方法。
在左手方面，左侧时间表中的所有数据都将继续，并具有正确的表信息。
它包含在右表中。
具有空值。
PANDA通过PD.Merge（）函数使用的PD.Mege（）函数实现。
左连接易于操作。
您可以通过调整参数来获得。
内部通信和外部连接适用于交集和联合。
例如，Shandong Hangxiao Steel宪法是相关的。
例如，只有一方将其显示在结果中。
应该注意的是，熊猫是强大的，但其内存限制无法处理出色的信息。
目前，它不如MySQL，Oracle（例如Mysql，Oracle），例如内存操作（例如MySQL，Oracle），就像内存操作（例如Mysql，Oracle）一样快，就像内存操作一样快（例如Mysql，Oracle）。
在实际应用中，可以在唯一或字段名称的相同条件下找到通信字段。
现在需要准确地使用多个通信领域。
通过数据匹配，我们可以获得更深入的分析结果。
简而言之，熊猫的数据匹配功能功能强大，适合生产大数据。
但这是基于数据量。
需要选择正确的设备和方法。
重要的是要了解学习数据编辑的这些概念和工具。
两个表格如何匹配出相同的数据
答：可以通过以下方法实现相同的数据：1 基于关键词的字段：确定两个表中常见的密钥字段，并将其用作基准测试。2 使用Vlookup函数：在Excel中，您可以使用Vlookup函数在两个表中满足数据。
通过在表中的另一个表中搜索值来查找匹配。
3 ..使用SQL -JOIN过程：如果它是数据库中的表格，则可以使用SQL -Join操作在两个表中协调数据。
接收有关公共字段连接条件的协议数据。
4 编程方法，例如Python：使用python等编程语言从两个表中跨越数据，比较并找到相同的数据。
详细说明：Keyfeld匹配：这是最基本的匹配方法。
假设这两个表都有相似的ID列或其他清晰的标识列，则可以将这些列最初识别为合适的密钥字段。
然后比较两个表中最重要的字段值，并找到相同的数据记录。
使用Vlookup函数：如果Excel用于处理数据，则Vlookup函数非常有用。
它可以在表中找到另一个表的值。
例如，查找与表中客户编号相对应的客户信息，然后在另一个表中搜索具有相同数字的产品信息。
这样，相同的数据可以在两个表中轻松匹配。
将操作连接到SQL：在数据库系统中，通常通过SQL的联接操作完成两个表之间的数据。
使用联接操作，可以根据一个公共字段将数据记录组合在两个表中。
这样，可以在两个表中轻松访问改编数据。
诸如Python：编程方法之类的编程方法更适用于更复杂或大量的数据访问要求。
借助Python等编程语言，您可以编写程序以从两个表中划出数据，以比较行与线路并找到相同的数据记录。
此方法需要一定的编程，但是在大量数据量和复杂的协议方案方面非常有效。
简易教程：用Python和Tkinter制作Excel VLOOKUP工具
本文指导您使用Python和Tkinter创建简单的工具来执行ExcelVookup操作。该工具可以在两个Excel文件之间有效，轻松地匹配数据，从而促进数据处理。
在下面，我们将详细分解设备的各个部分，并附加笔记，以使初学者更容易理解其功能和结构。
该工具的主要功能包括：接口显示如下：接下来，我们将介绍每个逐步模块。
首先，文件处理，GUI创建和导入的数据操作所需的库以及自定义日志处理类以在TKINTER文本组件中显示日志消息。
接下来，使用ThemedTK创建现代的TKINTER界面，并添加小部件，例如文件输入框，按钮，下拉列表和日志文本框。
此后不久，VlookupController类充当视图和模型之间的桥梁，处理用户交互并启动登录器。
它包含用于加载文件，更改列选择和执行Vlookup操作的方法。
模型部分中的VlookupModel类负责数据操作，读取Excel文件，执行Vookup操作以及将结果存储到新的Excel文件中。
在主程序的入口处，创建一个vlookupcontroller的示例，然后启动GUI应用程序。
通过上面的介绍，我们对工具的功能，每个模块的接口和功能有了全面的了解。
从导入库到创建GUI的观点，再到构建控制器和数据模型，此工具不仅支持Vookup操作，而且还为初学者提供了学习Python编程和图形接口开发的实用项目。
两个表格怎么匹配相同数据
Python的pandas pandas图书馆可用于两张桌子的Excel的Viel的Pandas图书馆。在Excel中，Viastup功能可以帮助查找与另一个表中另一个表匹配的信息。
您需要确定要在第一表中找到的信息“查找值”。
然后，指定要在第一个表中显示公告的列数和索引的lokefup值。
如果 如果您熟悉编程，Python的Pandas库是一个功能强大的设备。
您可以使用Pandas的合并功能。
需要DataFrame对象将2 个表上传到DataFrame对象。
然后提及要用于比赛的列名。
基于这些列名。
已经发现了匹配类，并使用两个带有两个表的表输入了新的数据。
例如，假设您有两个表，每个员工都希望找到每个员工的部门。
员工的ID可以用作员工的ID，以在部门信息图表中找到无误的部门名称。
您可以使用Vokeup功能在Excel上实现此目标。
在Python中，在DataFrame首选中有两个表。
基于员工ID。
使用组合功能匹配。
您的数据是您任何选择的整洁。
这样，您可以在两个图表中准确匹配相同的数据。
Python 教学 | Pandas 数据匹配（含实操案例）
Hall Data Science，Python's Pandas图书馆，如Magic Key，解锁了数据匹配的无限可能性。本文将了解您通过使用VCODE和IUPYNINGTEBOOK的左侧连接，右连接，内部和外部的左连接，右连接，内部和外部的本质的数据匹配技能。
与Excel的Vlookup和Hlookup相比，面对出色的数据，PANDAS，PD.MERGE（）函数是有效且灵活的选择。
核心数据匹配在于整合来自不同来源的数据，但结构相似，与与单个信息相对应。
pandas的世界，pd.merge（）函数在于实现此目标的权利，柔和的柔软的表与表格相同的字段名称连接，或者通过“ the the the parameter”或“处理非否定参数”，或与非参数进行谈判非参数在“ left_on non-per”中“ doct” right_on中的“ and non-ectact”。
获取工业企业数据和专利数据是一个示例，以说明如何执行数据需要“ pd.merge（）。
在左连接中（AS DATA_LEFMERGE = PD.MERGE（data_industrial Enterprise，data_patent，left_on ='工业企业名称'，right_on ='工业企业名称'，right_on ='工业企业名称' “专利申请人”，比='Lefty'），所有工业尝试的信息，同时，与相反的正确连接一起提供了专利数据，显示了内部的“一对一”关系连接（默认连接方法）仅返回由两者共享的信息，外部连接（完整连接）包含所有数据，而在实际应用中标记为空。
年度开放的暴露（data_patent [“专利申请年度年度（data_patent [“专利申请年”（data_patent [“专利申请日期”）。
匹配。
当几个字段几个字段时，请在Rename（）中的非连接字段上添加后缀，以避免混淆。
熊猫不限于此，这也允许我们根据世界所需的领域的需求选择正确的表数据。
但是，面对大量信息，大熊猫“记忆限制要求我们将数据库操作转变为性能。
在Python中，我们将基本介绍为客户配置，基本语法，数据过程等，而今天的焦点是Pandas的深入金属。
从基本的数据操作到高级信息匹配，大熊猫的所有功能都在清除探索数据技能的方式。
在本教程中，您将对pandas pd.merge（）功能有更高的了解，并准备轻松地连接到数据世界中的比赛！ 然后停下来，我们将继续探索更实用的数据处理技能，并且我们正在同时进行信息技能探索之旅。
