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Merge函数的用法
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然后对于merge函数在Pandas中分为1vs1, 多(m)vs1,以及多(m)vs多(m)这三种场景。但是平时用的最多的往往是多vs1的这种场景。也就是说2个表中其中一个表作为key的值会出现重复,而另外一个表作为key的值则是唯一。
这种场景也很好理解。例如:我们在生产环境中对服务器进行管理,一台服务器上可能装了各种各样的软件。那么如果是Excel表格来管理的话一个软件就占用一行信息。而服务器名是相同的。所以一个相同的服务器名就会出现多个。
这台服务器上安装了多少个软件,服务器名就会重复几次,也就是最终有几行。那么另外一个表要想读取这台服务器上安装的所有软件,那么服务器名就要作为key,各个软件的信息则是value值。最终被读取写入的那张表的key只能唯一。
我们看下面这个案例,是真实多v1的案例。为了数据安全我只能把截图分享给大家,并把服务器名遮掩希望大家谅解。
数据表1:作为查询的总表,其中服务器名这列就是B列中的信息会出现重复
数据表2:下表为按照表1的key就是hostname来匹配,匹配到后按照表2的列名来读取信息写入到表2.这里同上因为服务器名敏感,所以也用马赛克挡住了,忘谅解。
代码演示:
1. 读取表1,表2中的内容,作为DataFrame赋值给变量
#%% import pandas as pd #读取表1 df01 = pd.read_excel("./datas/new_all_datas.xlsx", header=5) df01.head() #%% #读取表2 df02 = pd.read_excel("./datas/new_software_InputSheet.xlsx") df02 #%%