在Python中,合并爬取的数据通常可以通过以下几种方法实现:
字符串连接
使用加号(`+`)将字符串连接起来。
line1 = "This is line 1."
line2 = "This is line 2."
line3 = "This is line 3."
merged_line = line1 + " " + line2 + " " + line3
print(merged_line)
字符串格式化
使用`str.format()`或f-string来格式化字符串。
line1 = "This is line 1."
line2 = "This is line 2."
line3 = "This is line 3."
merged_line = "{} {} {}".format(line1, line2, line3)
print(merged_line)
或者使用f-string:
line1 = "This is line 1."
line2 = "This is line 2."
line3 = "This is line 3."
merged_line = f"{line1} {line2} {line3}"
print(merged_line)
使用Pandas库
`merge()`函数:根据一个或多个键将数据集的行连接起来。
import pandas as pd
data1 = {'姓名': ['Brcue', 'Ada', 'Lucy', 'Kobe'], '数学': [110, 122, 135, 130], '语文': [99, 105, 89, 120], '英语': [113, 124, 135, 99], '物理': [92, 98, 100, 88]}
data2 = {'姓名': ['Brcue', 'Ada', 'Lucy', 'Kobe'], '体育': [110, 122, 135, 130], '化学': [99, 105, 89, 120], '地理': [113, 124, 135, 99], '政治': [92, 98, 100, 88]}
df1 = pd.DataFrame(data1)
df2 = pd.DataFrame(data2)
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='姓名')
print(merged_df)
`concat()`函数:用于拼接对象,可以是Series或DataFrame,支持纵向和横向合并。
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({'产品编号': ['CP13', 'CP14', 'CP15', 'CP16', 'CP17'], '产品名称': ['产品A003', '产品A004', '产品A005', '产品A006', '产品A007']})
df2 = pd.DataFrame({'订单编号': ['', '', '', ''], '产品编号': ['CP13', 'CP14', 'CP15', 'CP16'], '产品销量': [13, 24, 45, 32], '负责人': ['张三', '赵六', '李八', '李八']})
merged_df = pd.concat([df1, df2], axis=1)
print(merged_df)
选择哪种方法取决于你的数据类型和结构。对于简单的数据合并,字符串操作可能就足够了。对于更复杂的数据结构,如表格数据,Pandas库提供了强大的数据合并功能
版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请发送邮件至 举报,一经查实,本站将立刻删除。
如需转载请保留出处:https://sigusoft.com/bj/138586.html