Я создал код, который объединяет столбец с тем же именем, но на разных листах с одним excel файлом
, и вот мой # обновленный код
import os
import pandas as pd
import numpy as np
mydir = (os.getcwd()).replace('\\', '/') + '/'
cluster_cell = pd.read_excel(r'' + mydir + 'Cluster_Cell.xlsx', usecols=['CELLNAME'], encoding='latin-1')
GUL_EP_GSM = pd.read_excel(r'' + mydir + 'GU EP20191016171519.xlsx', sheet_name="GSM_CDDData", usecols=['CELLNAME'],
encoding='latin-1')
print(GUL_EP_GSM)
GUL_EP_UMTS = pd.read_excel(r'' + mydir + 'GU EP20191016171519.xlsx', sheet_name="UMTS_CDDData", usecols=['CELLNAME'],
encoding='latin-1')
print(GUL_EP_UMTS)
GUL_EP_LTE = pd.read_excel(r'' + mydir + 'GU EP20191016171519.xlsx', sheet_name="LTE_CDDData", usecols=['CELLNAME'],
encoding='latin-1')
print(GUL_EP_LTE)
appended_cell_name = pd.DataFrame({'CELLNAME': cluster_cell['CELLNAME'] + GUL_EP_GSM['CELLNAME'] + GUL_EP_UMTS['CELLNAME'] + GUL_EP_LTE['CELLNAME']})
mask1 = appended_cell_name['CELLNAME'].isin(GUL_EP_GSM['CELLNAME'])
mask2 = appended_cell_name['CELLNAME'].isin(GUL_EP_UMTS['CELLNAME'])
mask3 = appended_cell_name['CELLNAME'].isin(GUL_EP_LTE['CELLNAME'])
cond=[mask1,mask2,mask3]
values=['GSM','UMTS','LTE']
appended_cell_name['system']=np.select(cond,values)
GUL_EP_GSM['CELLNAME']
GUL_EP_UMTS['CELLNAME']
GUL_EP_LTE['CELLNAME']
appended_cell_name['system'].unique()
print(appended_cell_name)
appended_cell_name.to_excel("Cluser_Cell_Final.xlsx", index=False)
Так что теперь мне нужно создатьстолбец для этого сцепления называется 'System contains values related to pandas`. Объекты, которые я создал,
Чтобы сделать это в глубине .... Например: - для GUL_EP_GSM объекта я хочу добавить значенияк новому созданному column со значениями GSM, и для GUL_EP_UMTS значений, которые я хочу добавить к новым созданным column UMTS, и для GUL_EP_LTE значений, которые я хочу добавить к новым созданным column LTE
как на рисунках ниже
это до и только мой код делает
до
это послечто я хочу сделать
после
Есть идеи, как это сделать?
И мне нужно упростить мой код до самого простого способа. ...
Ошибка
Traceback (most recent call last):
File "C:/Users/mwx825326/PycharmProjects/MyExcelCombine/MyCopyAndPaste.py", line 11, in <module>
appended_cell_name=pd.DataFrame({'CELLNAME':cluster_cell + GUL_EP_GSM + GUL_EP_UMTS + GUL_EP_LTE})
File "C:\Users\mwx825326\PycharmProjects\MyExcelCombine\venv\lib\site-packages\pandas\core\frame.py", line 411, in __init__
mgr = init_dict(data, index, columns, dtype=dtype)
File "C:\Users\mwx825326\PycharmProjects\MyExcelCombine\venv\lib\site-packages\pandas\core\internals\construction.py", line 257, in init_dict
return arrays_to_mgr(arrays, data_names, index, columns, dtype=dtype)
File "C:\Users\mwx825326\PycharmProjects\MyExcelCombine\venv\lib\site-packages\pandas\core\internals\construction.py", line 77, in arrays_to_mgr
index = extract_index(arrays)
File "C:\Users\mwx825326\PycharmProjects\MyExcelCombine\venv\lib\site-packages\pandas\core\internals\construction.py", line 358, in extract_index
raise ValueError("If using all scalar values, you must pass an index")
ValueError: If using all scalar values, you must pass an index
Распечатка вывода
appended_cell_name
CELLNAME system
0 3129648.0 0
1 3129652.0 0
2 3129656.0 0
3 3141617.0 0
4 3141621.0 0
... ... ...
2347 NaN 0
2348 NaN 0
2349 NaN 0
2350 NaN 0
2351 NaN 0
GUL_EP_GSM
CELLNAME
0 10169
1 10170
2 10171
3 10349
4 10350
.. ...
124 54237
125 54996
126 54997
127 54998
128 55966
GUL_EP_UMTS
CELLNAME
0 1106382
1 1106383
2 1106384
3 1019810
4 1019811
.. ...
262 1102891
263 1102892
264 1018393
265 1018394
266 1018395
GUL_EP_LTE
CELLNAME
0 2002388
1 2002389
2 2002390
3 2100118
4 2100119
.. ...
538 2304376
539 2304377
540 2205890
541 2205891
542 2205892
mask1 выход
0 False
1 False
2 False
3 False
4 False
...
2347 False
2348 False
2349 False
2350 False
2351 False
Name: CELLNAME, Length: 2352, dtype: bool
mask2 выход
0 False
1 False
2 False
3 False
4 False
...
2347 False
2348 False
2349 False
2350 False
2351 False
Name: CELLNAME, Length: 2352, dtype: bool
mask3 выход
0 False
1 False
2 False
3 False
4 False
...
2347 False
2348 False
2349 False
2350 False
2351 False
Name: CELLNAME, Length: 2352, dtype: bool
выходной сигнал
print(GUL_EP_LTE.info())
print(GUL_EP_UMTS.info())
print(GUL_EP_LTE.info())
равен
[2352 rows x 2 columns]
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 543 entries, 0 to 542
Data columns (total 1 columns):
CELLNAME 543 non-null int64
dtypes: int64(1)
memory usage: 4.3 KB
None
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 267 entries, 0 to 266
Data columns (total 1 columns):
CELLNAME 267 non-null int64
dtypes: int64(1)
memory usage: 2.1 KB
None
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 543 entries, 0 to 542
Data columns (total 1 columns):
CELLNAME 543 non-null int64
dtypes: int64(1)
memory usage: 4.3 KB
None
print(appended_cell_name. info())
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Int64Index: 2352 entries, 0 to 2351
Data columns (total 2 columns):
CELLNAME 129 non-null float64
system 2352 non-null object
dtypes: float64(1), object(1)
memory usage: 45.9+ KB
None