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  • 不同列表数据怎么合并
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    2020-12-03 23:39:15

    方法1: 直接使用"+"号合并列表

    例如:aList =[1,2,3]

    bList =['www', 'xxx.com']

    cList =aList +bList

    dList =bList +aList

    print(cList)

    print(dList)

    输出为:[1, 2, 3, 'www', 'xxx.com']

    ['www', 'xxx.com', 1, 2, 3]

    方法2: 使用extend方法aList =[1,2,3]

    bList =['www', 'xxx.com']

    aList.extend(bList)

    print(aList)

    输出为:[1, 2, 3, 'www', 'xxx.com']

    注意:使用extend方法会直接修改list数据,extend方法的返回值为None,所以直接打印aList

    方法3: 使用切片aList =[1,2,3]

    bList =['www', 'xxx.com']

    aList[len(aList):len(aList)] =bList

    print(aList)

    输出:[1, 2, 3, 'www', 'xxx.com']

    注:len(aList)代表要将bList插入aList中的位置

    例如:aList =[1,2,3]

    bList =['www', 'xxx.com']

    aList[1:1] =bList

    print(aList)

    输出为:[1, 'www', 'xxx.com', 2, 3]

    方法4: 使用append方法

    a.append(b)将b看成list一个元素和a合并成一个新的list,它和前面的方法的输出结果不同

    实例:aList =[1,2,3]

    bList =['www', 'xxx.com']

    aList.append(bList)

    print(aList)

    输出:[1, 2, 3, ['www', 'xxx.com']]                //它直接把bList当成了一个元素整个放入了aList

    总结:

    第一种方方法思路比较清晰,就是运算符的重载;

    第二种方法比较简洁,但会覆盖原始list;

    第三种方法功能比较强大,可以将一个列表插入另一个列表的任意位置

    第四种方法类似于第二种方法,但是输出的结果不同,如何使用需要看需求而定

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  • 需求:根据字段内容不同,把列表数据合并成两列数据 结果 以下这种样式: 下面是mysql语句 这个是美化过得,如果看不明白,下面还有没有美化的 SELECT `id` '用户ID', `ghs_id` '供货商ID', GROUP_...

    问题

    根据查询出来的列表合并成不同两列数据,显示如下:

    需求:根据字段内容不同,把列表中数据合并成两列数据

    结果

    以下这种样式:

    下面是mysql语句

    这个是美化过得,如果看不明白,下面还有没有美化的 

    SELECT
    	`id` '用户ID',
    	`ghs_id` '供货商ID',
    	GROUP_CONCAT(
    CASE
    	
    	WHEN isghsh = 0 THEN
    	concat( ifnull( zhname, "" ), ifnull( fkzh, "" ), ifnull( khh, "" ) ) 
    END 
    	) gh,
    	GROUP_CONCAT(
    CASE
    	
    	WHEN isghsh = 1 THEN
    	concat( ifnull( zhname, "" ), ifnull( fkzh, "" ), ifnull( khh, "" ) ) 
    END 
    	) sh 
    FROM
    	yw_vendors_buyer 
    GROUP BY
    	ghs_id
    SELECT
    	`id` '用户ID',
    	`ghs_id` '供货商ID',
    	GROUP_CONCAT(case when isghsh=0 then concat(ifnull(zhname,""),ifnull(fkzh,""),ifnull(khh,"")) end) gh,
    	GROUP_CONCAT(case when isghsh=1 then concat(ifnull(zhname,""),ifnull(fkzh,""),ifnull(khh,"")) end) sh
    FROM
    	yw_vendors_buyer GROUP BY ghs_id

     

     

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  • 作者 | CDA数据分析师Tableau内置的连接器可以连接到所有常用的数据源。数据连接器目前可以连接70多种数据源,分为本地连接和服务器连接。 Tableau支持的本地连接包括Excel、txt、csv、json等各类常见的源数据格式,...

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    作者 | CDA数据分析师

    Tableau内置的连接器可以连接到所有常用的数据源。

    数据连接器

    目前可以连接70多种数据源,分为本地连接和服务器连接。 Tableau支持的本地连接包括Excel、txt、csv、json等各类常见的源数据格式,还支持多种空间文件, 为使用地图分析提供了条件。

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    Tableau支持的服务连接包括各类数据库(如Mysql、Oracle、MongoDB)、在线数据服务(如google analtics)等,可以根据使用需要,与目标服务器建立连接关系。

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    如果以上提供的连接不满足您的需求,可以选择使用“其他数据库 (ODBC)”或“Web 数据连接器”创建自己的连接。

    设置数据源

    Tableau数据源是数据与Tableau之间的链接,本质上是数据、连接信息以及基于数据进行的自定义操作的总和。

    数据源包含:

    有关数据存储位置的信息,例如文件名和路径或网络位置。

    有关如何连接到数据的详细信息,例如数据库服务器名称和服务器登录信息。

    连接中任何表的名称,以及有关各个表如何相互关联的信息。

    基于数据进行的自定义,例如计算、组和重命名字段等。

    本地文件连接

    打开Tableau Desktop进入数据连接界面,在连接到文件中选择要连接的文件类型。这里以Excel文件为例,单击“Microsoft Excel”在弹出的“打开”对话框中找到想要连接的文件。

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    双击或拖动表名至画布区,下方会显示数据预览。

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    数据库连接

    在数据连接界面,连接到服务器中选择要连接的服务器。这里以“MySQL”为例,单击“MySQL”在弹出“MySQL”对话框输入服务器IP、端口号、用户名及密码即可登录到MySQL服务器。

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    建立连接后,在数据库列表中选择要连接的数据库,下方会显示当前数据库下可用的工作表。双击或拖动表名至画布区,下方会显示数据预览。

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    也可以双击或拖动“新自定义SQL”至画布区,输入SELECT语句以连接想要的数据。

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    剪贴板粘贴

    在数据源选择好目标数据,并进行复制操作(Ctrl+C )。

    打开tableau,在连接窗口进行粘贴操作(Ctrl+V )。

    数据导入成功,tableau跳转到数据源页面。

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    组合数据源

    在一个工作簿中可以同时创建不同的数据连接。

    连接到MySQL数据库后,点击“添加”在弹出的“添加连接”对话框中单击“文本文件”,在弹出的“打开”对话框中找到想要连接的文件。

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    选择不同连接下的数据表先后双击或拖放至画布区,建立不同数据源下的表联结关系。

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    数据联结

    当需要从多个数据表中获取数据时,则要用到数据联接操作。这里以两表联结为例,以两个表的共有字段作为关键字段来建立联结关系。 为了简单直观的操作演示,本文使用自制的Excel数据集demo,文件中包含table1和table2两个数据表。

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    联结方式

    Tableau中支持四种联结方式:内联接、左联接、右联接和完全外部联接。通常情况,Tableau会自动判断两张表的关键字段并进行关联,如果关联不正确或关键字段不一致无法自动关联,可以手动进行关联。

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    内联结:仅保留两个数据表中具有相同关键字段的行。

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    左联结:包含左侧表中所有值以及右侧表中相对应的匹配值,如果右侧表中没有与左侧表相匹配的项,则会显示为null。

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    右联结:包含右侧表中所有值以及左侧表中相对应的匹配值,如果左侧表中没有与右侧表相匹配的项,则会显示为null。

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    完全外部联接:包含两个表中的所有值,如果一张表的值在另一张表中没有匹配项,则显示为null。

    数据合并

    当需要将有多个结构一致的数据表整合汇总在一起时,则可以使用数据合并。数据联接是横向扩展,数据合并是纵向增加。 进行数据合并的要求是,每个数据表的==字段名、个数、顺序和数据类型必须完全一致==。 为了简单直观的操作演示,本文使用自制的Excel数据集demo,文件中包含三个数据表。

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    手动数据合并

    双击或拖放“新建并集”至画布区,将需要合并的数据表拖入弹出的并集(手动)对话框。

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    合并后的数据表包含三个数据表的所有数据,并且各字段一一对应。需要注意的是,新增了sheet和table name两个字段,用于说明并集中的值的来源。

    自动数据合并

    双击或拖放“新建并集”至画布区,在弹出的“并集”对话框中选择“通配符(自动)”。 在“工作表”位置,将匹配内容改写为“班”,其中“班”是共有的名称,是通配符,用于匹配三个工作表。

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    合并后的数据表包含三个数据表的所有数据,并且各字段一一对应。需要注意的是,新增了path、sheet两个字段,用于说明并集中的值的来源路径及表名称。

    数据连接方式

    与数据源完成连接后,将数据表拖放至画布区,就可以在画布区看到“连接”方式的选择,分别是“实时”和“数据提取”。 实时:直接从数据源实时查询获取数据信息,Tableau不对源数据进行存储。 数据提取:将数据源的数据保存到本地计算机,大幅缩短Tableau查询载入源数据的时间。

    为什么有两种连接方式

    因为很多时候数据源的数据量很大,如果我们选择实时连接,会严重影响计算机的运行效率和性能。因此提供了数据提取的功能,可以只提取小部分数据到本地,开发完毕部署的时候,再选择实时连接获取全部最新的数据。

    使用数据提取会在本地创建一个数据源的副本,然后可以在其他计算机上继续我们的工作,也可以把打包工作簿分享给那些无法直接访问数据源的用户。

    数据提取

    数据提取是保存的数据子集。 在创建数据的数据提取时,可以通过使用筛选器和配置其他限制来减少数据总数。 创建数据提取后,可使用原始数据中的数据对其进行刷新。在刷新数据时,可以选择进行完全刷新或增量刷新。 完全刷新:默认方式,每次都会重新获取数据源的数据,创建的本地副本与数据源一致。 增量刷新:仅刷新自上次数据提取后新增的行。

    数据提取的优势

    支持大型数据集:可以创建包含数十亿行数据的数据提取。

    快速创建:如果使用大型数据集,则创建和使用数据提取可能比使用原始数据更快。

    帮助提高性能:数据提取会在本地创建数据源的副本,不受服务器性能及网络的影响,大大提高了运行效率。

    支持附加功能:数据提取可以利用原始数据不支持的Tableau功能,例如不重复计数计算功能。

    提供对数据的离线访问权限:当原始数据不可用时,数据提取允许在本地保存和处理数据。

    创建数据提取

    选择数据提取后,会显示“编辑”和“刷新”按钮。单击“编辑”在弹出的“数据提取”对话框中设置数据提取的要求。

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    指定在数据提取中存储数据的方式

    单个表:用于存储数据提取数据的默认结构,当使用数据提取筛选器、聚合、前 N 个等,可以使用“单个表”存储数据。

    多个表:当表之间的所有联结均为等值 (=) 联结,联结关键字段的数据类型完全相同,未使用直通函数 (RAWSQL),未配置增量刷新、数据提取筛选器、“前 N 个”或抽样的情况下,可以使用“多个表”方式存储数据提取。

    PS:“单个表”和“多个表”选项只会影响数据提取中数据的存储方式,不影响数据提取中的表在“数据源”页面上的显示方式。 假设您的数据提取由三个表组成。如果直接打开配置为使用默认选项“单个表”的数据提取 (.hyper) 文件,在“数据源”页面上只会显示一个表。但是,如果打开使用打包数据源 (.tdsx) 文件的数据提取或包含其对应数据提取 (.hyper) 文件的数据源 (.tdsx) 文件,在“数据源”页面上可以看到包含数据提取的全部三个表。

    指定要提取的数据量

    筛选器:添加一个或多个筛选器,基于字段及字段值限制提取的数据量。

    聚合:选择“聚合可视维度的数据”以使用度量的默认聚合,对数据进行聚合来合并行,可以最大限度地减少数据提取文件的大小并提高性能。 选择对数据进行聚合时,也可以选择按指定的日期级别(例如“年”、“月”等)来“汇总日期”。

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    行数:可以提取所有行或前N行。Tableau首先会应用筛选器和聚合,然后从经过筛选和聚合的结果中提取行数。 并非所有数据源都支持抽样。因此,在“提取数据”对话框中可能会看不到“抽样”选项。 数据提取中将不包括最初在“数据源”页面或工作表标签页中隐藏的任何字段。单击“隐藏所有未使用的字段”按钮可将这些隐藏字段从数据提取中移除。

    设置完成后,单击工作表标签页可启动数据提取创建过程。在随后显示的对话框中,选择一个用于保存数据提取的位置,为该数据提取文件指定名称,然后单击“保存”即可。

    在抽样数据与整个数据提取之间切换

    当您使用大型数据提取时,您可能需要创建一个带数据样本的数据提取,以便每次将字段放在工作表标签页中的功能区上时,您都可以设置视图,同时避免长时间查询。然后,可以在使用带数据样本的数据提取和使用整个数据源之间进行切换,方法是在“数据”菜单中选择数据源,然后选择“使用数据提取”。

    实时和数据提取的选择

    什么情况下选择“实时”

    源数据的保密性要求较高,处于安全考虑不希望保存到本地时,可以采取实时连接的方式。

    需要实时更新源数据信息,并且对实时性的要求较高时,可以选择实时连接的方式。

    什么情况下选择“数据提取”

    不便于实时连接数据源,如数据是通过本地服务器获取,但又需要在别的电脑进行分析时,可以通过”数据提取“将所需分析的数据保存到本地电脑。

    分析的数据量较大,需要提高数据载入效率,降低源数据库的访问压力时,可以通过数据提取将数据转移到本地计算机。

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  • 在进行测试的过程中,我们的样品...本文的内容一共分为文件打开,数据合并,数据保存三部分 1 文件打开: **#打开文件 def open(file_csv): df=pd.read_csv(filepath_or_buffer='c:\\Users\\dell\\Desktop\\test.csv',

    在进行测试的过程中,我们的样品数量有很多,但是不同的样品测试完就形成了一个独立的文件,不同样品会形成不同的文件,因此,有时在进行数据处理之前,需要将这些数据列表进行合并统一分析,本文上传我的方法:

    本文的内容一共分为文件打开,数据合并,数据保存三部分

    1 文件打开:

    **#打开文件

    def open(file_csv):
                 df=pd.read_csv(filepath_or_buffer='c:\\Users\\dell\\Desktop\\test.csv',
                   header=None,
                   encoding='ANSI',
                   skiprows=(11))
        return df
    

    为了使程序的的可读性变强,我们选择将功能打包成函数,每个函数只完成一个操作,以上代码的含义是:
    定义一个open(file_csv)的函数:
    函数的主体就是pd.read_csv()函数,参数是filepath_or_buffer=文件的物理地址,这里可以用相对地址或者绝对地址,只是斜杠的方向不同;
    header=None意思读入的表格没有列名,这样方便我们后续自己定义;
    encoding="ANSI"这是解码方式,也可以是UTF-8,这要根据具体的文件解码方式来选择;
    skiprows=(11)是我选择跳过最开始的10行,因为他们不是我所需要的数据,并且会影响我需要数据的列名排列,因此这里选择跳过他们,这里需要注意:
    skiprows=(11)是跳过最开始的0-11行,
    skiprows=[0,2,5]是跳过0,2,5共分立的3行;
    然后返回表格df

    2 数据合并:

    #合并数据

    def contact(df1,df2):
        df=pd.concat([df1,df2],ignore_index=True)
        return df
    

    定义一个contact()的函数,用来连接df1和df2这两个表格形成一个新的表格,这两个表格拥有相同的索引;
    所使用的是pd.concat()函数,这里要特别注意是concat不是contact噢,写错的话会报属性错误:

    AttributeError: module 'pandas' has no attribute 'contcat'
    

    [df1,df2]参数包括需要连接的数据对象,可以是列表或者字典,用[ ]括起来;
    axis参数表示连接轴的方向,默认是0,沿着 行方向;
    join参数表示连接方式,默认是"outer"是两个数据的并集;
    ignore_index=True:意思是不沿着连接轴保留索引而产生一段新的索引
    效果如下图所示:
    df1:

    在这里插入图片描述
    df2:
    在这里插入图片描述
    contact(df1,df2)
    在这里插入图片描述
    代码样子:
    在这里插入图片描述

    3 数据保存

    #数据保存

    df_sum.to_csv(path_or_buf='c:\\Users\\dell\\Desktop\\test.csv',index=False)
    

    使用的是保存为csv文件的函数,path_or_buf参数说明保存的地址,index=False使得索引行不在文件中占单独的一行,这样当我们调用该文件进行绘图时就不会出现可恶的unnamed:0行出现干扰
    无干扰:

    在这里插入图片描述
    有干扰:
    在这里插入图片描述
    由上图对比,可以发现这种unnamed:0列非常影响图像表达效果,要引起注意**

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    千次阅读 2020-05-04 17:17:43
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空空如也

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不同列表数据怎么合并