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今

日

雞

湯

劍閣崢嶸而崔嵬，一夫當(dāng)關(guān)，萬夫莫開。

大家好，我是皮皮。

一、前言

前幾天在Python最強王者群【wen】問了一個pandas數(shù)據(jù)合并處理的問題，一起來看看吧。他的原始數(shù)據(jù)如下所示：

然后預(yù)期的結(jié)果如下所示：

二、實現(xiàn)過程

這里【瑜亮老師】給了一個指導(dǎo)如下：原始數(shù)據(jù)中包含所有所需的信息，但是因為源系統(tǒng)導(dǎo)出的格式問題，有些數(shù)據(jù)被分配到了合并行中，并且每個單獨的表中都是統(tǒng)一格式。

源數(shù)據(jù)中"商品", "單價", "支付方式", "銷售地", "銷量"是已經(jīng)處理好的數(shù)據(jù)，不需要單獨處理。需要獲取的信息是"平臺", "商戶", "賬號"，這三個均在合并行中，群友的建議都是使用re正則表達式獲取。

獲取到上面數(shù)據(jù)后，還需要刪掉多余的行。仔細觀察原始表格我們可以發(fā)現(xiàn)：每個單獨表格是由一個平臺、商戶、賬號所查詢的，且所需平臺、商戶、賬號數(shù)據(jù)分布在合并行中，而這些合并行在被pandas讀取后會形成只有第一列有數(shù)值，其他列為NaN的情況。

處理過后的格式情況如下：

這就給了我們?nèi)サ暨@些合并行的簡便方法：dropna。

而用正則獲取到的平臺、商戶、賬號只有一行，需要對數(shù)據(jù)進行向下填充空值。而pandas中fillna(method="ffill")即可實現(xiàn)使用前值去填充下面空值的需求。最后，瑜亮老師出手，實現(xiàn)需求，代碼如下：

importpandasaspd


#讀取Excel文件
df=pd.read_excel("20230812.xlsx",header=None)

#去除重復(fù)行
df=df.drop_duplicates(ignore_index=False).reset_index(drop=True)

#根據(jù)正則表達式獲取“賬號”,“平臺”，“商戶”
df["賬號"]=df[0].str.extract(r"賬號：(\d+)",expand=False).fillna(method="ffill")
df["平臺"]=df[0].str.extract(r"平臺：(.*?)，",expand=False).fillna(method="ffill")
df["商戶"]=df[0].str.extract(r"商戶：(.*?)，",expand=False).fillna(method="ffill")

#去除含有空值的行（即excel中所有的合并行
df=df.dropna().reset_index(drop=True)

#設(shè)置df的列名
df.columns=["商品","單價","支付方式","銷售地","銷量","賬號","平臺","商戶"]
df=df[["平臺","商戶","賬號","商品","單價","支付方式","銷售地","銷量"]]
print(df)

代碼運行后的結(jié)果如下：

完美實現(xiàn)群友的需求！

三、總結(jié)

大家好，我是皮皮。這篇文章主要盤點了一個Pandas數(shù)據(jù)合并處理問題，文中針對該問題，給出了具體的解析和代碼實現(xiàn)，幫助粉絲順利解決了問題。

最后感謝粉絲【wen】提問，感謝【瑜亮老師】給出的思路和代碼解析，感謝【莫生氣】等人參與學(xué)習(xí)交流。

【提問補充】溫馨提示，大家在群里提問的時候?？梢宰⒁庀旅鎺c：如果涉及到大文件數(shù)據(jù)，可以數(shù)據(jù)脫敏后，發(fā)點demo數(shù)據(jù)來（小文件的意思），然后貼點代碼（可以復(fù)制的那種），記得發(fā)報錯截圖（截全）。代碼不多的話，直接發(fā)代碼文字即可，代碼超過50行這樣的話，發(fā)個.py文件就行。

大家在學(xué)習(xí)過程中如果有遇到問題，歡迎隨時聯(lián)系我解決（我的微信：pdcfighting1），應(yīng)粉絲要求，我創(chuàng)建了一些ChatGPT機器人交流群和高質(zhì)量的Python付費學(xué)習(xí)交流群和付費接單群，歡迎大家加入我的Python學(xué)習(xí)交流群和接單群！

小伙伴們，快快用實踐一下吧！如果在學(xué)習(xí)過程中，有遇到任何問題，歡迎加我好友，我拉你進Python學(xué)習(xí)交流群共同探討學(xué)習(xí)。

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