数据合并后有的编码缺失了，请问如何把相同个体的代码补全呀？

是 否 +2 论坛币

k人 参与回答

经管之家送您一份

应届毕业生专属福利!

求职就业群

赵安豆老师微信：zhaoandou666

经管之家联合CDA

送您一个全额奖学金名额~ !

立即领取

感谢您参与论坛问题回答

经管之家送您两个论坛币！

+2 论坛币

把两个不同网站下载的表匹配了之后，由于不能完全匹配，导致编号缺失，我想把一个企业的编码补齐，请问如何编写代码呀？（由于字数限制，没能放上完整截图，F是企业名称）

扫码加我 拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

分享0 收藏0 回帖

关键词：数据合并 企业名称 网站下载 字数限制

一般还是按照个体来进行的
常见的问题是 一个表里的code 另一个表里没有
这时按照缺失值的填补方式进行

bys id: replace code=code[_n-1] if code==.
大概这样的

wdlbcj 发表于 2024-7-1 18:04
一般还是按照个体来进行的
常见的问题是 一个表里的code 另一个表里没有
这时按照缺失值的填补方式进行 ...

我觉得if后面应当是F==

在处理数据合并后出现的编码缺失问题时，你可以使用Pandas库中的`merge()`或`join()`方法来基于公共字段进行数据表的连接，并利用fillna()或者combine_first()函数填充缺失值。下面是一个示例代码片段：

假设你有两张表：df1和df2。

```python
import pandas as pd

# 示例表格 df1 和 df2，实际使用时替换为你的数据
data1 = {'企业名称': ['A', 'B', 'C'], '其他列': [1, 2, 3], '编码': [1001, 1002, np.nan]}
df1 = pd.DataFrame(data1)

data2 = {'企业名称': ['A', 'C', 'D'], '其他数据': [4, 5, 6], '编码': [1001, 1003, 1004]}
df2 = pd.DataFrame(data2)

# 基于'企业名称'字段合并两张表
merged_df = df1.merge(df2[['企业名称', '编码']], on='企业名称', how='left')

# 使用 df2 的编码填充 df1 编码的缺失值
merged_df['编码_x'].fillna(merged_df['编码_y'], inplace=True)

# 删除重复的编码列（可选）
merged_df.drop(columns=['编码_y'], inplace=True)

# 重命名编码列，以便更清晰
merged_df.rename(columns={'编码_x': '编码'}, inplace=True)
```

这段代码首先使用`merge()`函数将df1和df2基于'企业名称'字段进行左连接（即保留df1中的所有记录）。然后它会尝试用df2中对应的编码值来填充df1中缺失的编码。最后，删除合并过程中产生的重复列，并重命名结果列。

请注意，在实际使用时需要根据你的数据结构调整代码，例如将示例中的'企业名称'替换为你的具体字段名。

此文本由CAIE学术大模型生成，添加下方二维码，优先体验功能试用