我是靠谱客的博主 怡然海燕,最近开发中收集的这篇文章主要介绍将同一借据号对应的两条紧急联系人信息组装成一条记录,觉得挺不错的,现在分享给大家,希望可以做个参考。

概述

今天接到数据组的一个需求:
需要将同一借据号对应的两条紧急联系人信息组装成一条记录。
原始数据如下:
1225554-20171205162923706-1438859998.png

需要将上图两条记录合并成一条记录。然后两个紧急联系人的列名,分别变成紧急联系人1,紧急联系人2。
1225554-20171205162804659-2022719045.png

基本思路:
分析:因为两条记录其他信息都是重复的,只有最后三列是不同的。只需要将信息两条记录分拆成两个表格,重命名这三列,再合并一下就可以了。
这样技能保证重复的地方合并为一条记录,不重复的地方分别占据三列了。

实现代码:

#!/usr/bin/env python3
#encoding:utf-8
import pandas as pd
import numpy as np
# 读取excel
df = pd.read_excel('m020171205.xlsx')
# 只保留第一项,并修改列名
df_first = df.drop_duplicates(['借据号'],keep='first')
df_first_rename = df_first.rename(columns={'紧急联系人电话': '紧急联系人1电话', '紧急联系人姓名': '紧急联系人1姓名', '紧急联系人关系': '紧急联系人1关系'})
# 只保留第二项,并修改列名
df_last = df.drop_duplicates(['借据号'],keep='last')
df_last_rename = df_last.rename(columns={'紧急联系人电话': '紧急联系人2电话', '紧急联系人姓名': '紧急联系人2姓名', '紧急联系人关系': '紧急联系人2关系'})
# merge合并,两个紧急联系人列名不同,不会合并
pd.merge(df_first_rename,df_last_rename)

转载于:https://www.cnblogs.com/everfight/p/pandas_merge.html

最后

以上就是怡然海燕为你收集整理的将同一借据号对应的两条紧急联系人信息组装成一条记录的全部内容,希望文章能够帮你解决将同一借据号对应的两条紧急联系人信息组装成一条记录所遇到的程序开发问题。

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