数据集成:将不同表的数据通过主键进行连接起来,方便对数据进行整体的分析。
两张表:ReaderInformation.csv,ReaderRentRecode.csv
ReaderInformation.csv:
ReaderRentRecode.csv:
pandas读取csv文件,并进行csv文件合并处理:
# -*- coding:utf-8 -*- import csv as csv import numpy as np # ------------- # csv读取表格数据 # ------------- ''' csv_file_object = csv.reader(codecs.open('ReaderRentRecode.csv', 'rb')) header = csv_file_object.next() print header print type(header) print header[1] data = [] for row in csv_file_object: data.append(row) data = np.array(data) print data[0::, 0] ''' # ------------- # pandas读取表格数据 # ------------- import pandas as pd df = pd.read_csv('ReaderRentRecode.csv') # 读者借阅信息表 ''' print df.head() print '----------------' print df[['读者证号', '读者姓名', '书名', '中图法分类号']] # 选取其中的四列 print '------------------------------------------------------------------' print ''' dd = pd.read_csv('ReaderInformation.csv') ''' print dd.head() print '----------------' print dd[['读者证号', '读者性别', '读者单位', '读者类别']] print '------------------------------------------------------------------' print ''' data = pd.merge(df, dd, on=['读者证号', '读者姓名'], how='left') # pandas csv表左连接 data = data[['读者证号', '读者姓名', '读者性别', '书名', '中图法分类号', '读者单位', '读者类别']] print data print '------------------------------------------------------------------' print # ------------- # pandas写入表格数据 # ------------- data.to_csv(r'data.csv', encoding='gbk')
合并后的csv文件:data.csv
通过使用pandas的函数merge来进行两个表的左连接,最后得到相应的data.csv文件。
以上这篇python:pandas合并csv文件的方法(图书数据集成)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小牛知识库。
我正在考虑使用JMeter进行负载测试。 我计划创建一个中等数量的线程~300个,因为我从各种帖子中读到JMeter不能很好地伸缩,而且我没有一些真正特殊的硬件。 所以我计划循环~20次来模拟6000个用户。 如果我使用一个包含6000个条目的CSV数据集,JMeter会为每个线程提供一个CSV文件的单独条目,这样在20个循环的末尾,所有条目都将作为请求的一部分发送到服务器,还是在每个循环的开始,
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