丞相弩的pandas笔记实战篇——表格合并与分析

pandas表格合并

先拿出几个表格

df_raw

df_raw = pd.read_csv("fsnd_zb_data.tsv",encoding='utf8',sep='\t',
                     keep_default_na=False,na_values='na_rep',
                     index_col=[0,1,2])
display(df_raw)

			data
zb	reg	sj
A010101	110000	2018	NaN
		2017	NaN
		2016	NaN
		2015	NaN
		2014	NaN
...	...	...	...
A0S0B05	650000	2013	33.856600
		2012	24.914044
		2011	NaN
		2010	NaN
		2009	NaN

df_meta

df_meta = pd.read_csv("fsnd_zb_meta.tsv",encoding='gbk',sep='\t',
                      keep_default_na=False,na_values='na_rep',
                      index_col=[0])
display(df_meta)

	cname	dotcount	exp	ifshowcode	memo	name	nodesort	sortcode	tag	unit
code
A010101	地级区划数	0	指地级行政单位即介于省级和县级之间的一级地方行政区域的个数，包括地区、自治州、行政区和盟。	False		地级区划数	1	2		个
A010102	地级市数	0	市是省、自治区内人口较集中，政治、经济、文化等方面较重要的城市。市人民政府为一级地方行政组织...	False		地级市数	1	3		个
A010103	县级区划数	0	县级行政单位指中国地方二级行政区域，是地方政权的基础。县级行政单位包括县、自治县、旗、自治旗...	False		县级区划数	1	4		个
A010104	市辖区数	0	市辖区（简称区）城市基层政权组织的行政区域。直辖市和较大的市多将市区范围划分为若干区，设立区...	False		市辖区数	1	5		个
A010105	县级市数	0	县级市是中国大陆行政区划名称，行政地位与县相同的县级行政区	False		县级市数	1	6		个
...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...
A0S0B01	城乡居民社会养老保险参保人数	1		False		城乡居民社会养老保险参保人数	1	3355		万人
A0S0B02	城乡居民社会养老保险实际领取待遇人数	1		False		城乡居民社会养老保险实际领取待遇人数	1	3356		万人
A0S0B03	城乡居民社会养老保险基金收入	1		False		城乡居民社会养老保险基金收入	1	3357		亿元
A0S0B04	城乡居民社会养老保险基金支出	1		False		城乡居民社会养老保险基金支出	1	3358		亿元
A0S0B05	城乡居民社会养老保险累计结余	1		False		城乡居民社会养老保险累计结余	1	3359		亿元

df_reg

df_reg = pd.read_csv("reg_treeId_level2.tsv",encoding='utf8',sep='\t',
                     keep_default_na=False,na_values='na_rep',
                     index_col=[0])
display(df_reg)

	dbcode	exp	id	isParent	name	open	pid	wd
i
0	fsnd		110000	True	北京市	False	100001	reg
1	fsnd		120000	True	天津市	False	100001	reg
2	fsnd		130000	True	河北省	False	100001	reg
3	fsnd		140000	True	山西省	False	100001	reg
4	fsnd		150000	True	内蒙古自治区	False	100001	reg
...	...	...	...	...	...	...	...	...
7	fsnd		610000	True	陕西省	False	900003	reg
8	fsnd		620000	True	甘肃省	False	900003	reg
9	fsnd		630000	True	青海省	False	900003	reg
10	fsnd		640000	True	宁夏回族自治区	False	900003	reg
11	fsnd		650000	True	新疆维吾尔自治区	False	900003	reg

替换数据

准备工作

我们用to_dict()方法可以把表格变成字典

地区字典

地区字典 = df_reg.set_index("id")['name'].to_dict()
地区字典
>>> {110000: '北京市',
 120000: '天津市',
 130000: '河北省',
 140000: '山西省',
 150000: '内蒙古自治区',
 210000: '辽宁省',
 ······
 610000: '陕西省',
 620000: '甘肃省',
 630000: '青海省',
 640000: '宁夏回族自治区',
 650000: '新疆维吾尔自治区'}

指标字典

指标字典 = df_meta['cname'].to_dict()
指标字典
>>> {'A010101': '地级区划数',
 'A010102': '地级市数',
 'A010103': '县级区划数',
 'A010104': '市辖区数',
 'A010105': '县级市数',
 'A010106': '县数',
 'A010107': '自治县数',
 'A010108': '乡镇级区划数',
 'A010109': '镇数',
 'A01010A': '乡数',
 ······
 'A0B0104': '城市市辖区年末总人口为100-200万的地级及以上城市数',
 'A0B0105': '城市市辖区年末总人口为50-100万的地级及以上城市数',
 'A0B0106': '城市市辖区年末总人口为20-50万的地级及以上城市数',
 'A0B0107': '城市市辖区年末总人口为20万以下的地级及以上城市数',
 'A0B0201': '城区面积',
 ...}

开始替换数据

替换索引（包括后面的替换数据）的方法，就是用set_index() 把某一列“骗”到索引的部分，用rename(index={}) 对索引进行修改，之后用reset_index() 将索引放回原位。循环反复，知道改完了所有该改的内容为止。

df = df_raw.reset_index().set_index('zb').rename(index=指标字典)
df

	reg	sj	data
zb
地级区划数	110000	2018	NaN
地级区划数	110000	2017	NaN
地级区划数	110000	2016	NaN
地级区划数	110000	2015	NaN
地级区划数	110000	2014	NaN
...	...	...	...
城乡居民社会养老保险累计结余	650000	2013	33.856600
城乡居民社会养老保险累计结余	650000	2012	24.914044
城乡居民社会养老保险累计结余	650000	2011	NaN
城乡居民社会养老保险累计结余	650000	2010	NaN
城乡居民社会养老保险累计结余	650000	2009	NaN

df = df.reset_index().set_index('reg').rename(index=地区字典)
df

	zb	sj	data
reg
北京市	地级区划数	2018	NaN
北京市	地级区划数	2017	NaN
北京市	地级区划数	2016	NaN
北京市	地级区划数	2015	NaN
北京市	地级区划数	2014	NaN
...	...	...	...
新疆维吾尔自治区	城乡居民社会养老保险累计结余	2013	33.856600
新疆维吾尔自治区	城乡居民社会养老保险累计结余	2012	24.914044
新疆维吾尔自治区	城乡居民社会养老保险累计结余	2011	NaN
新疆维吾尔自治区	城乡居民社会养老保险累计结余	2010	NaN
新疆维吾尔自治区	城乡居民社会养老保险累计结余	2009	NaN

df_zh = df.reset_index().rename(columns = {"zb":"指标","reg":"地区","sj":"年份","data":"数据",})
df_zh

	地区	指标	年份	数据
0	北京市	地级区划数	2018	NaN
1	北京市	地级区划数	2017	NaN