站长工具国产,医院网站建设与维护题库,西安新闻头条最新消息,西安人才网官网根据之前发布的思路 第一步 进行数据合并
import pandas as pd# 读取所有附件的数据
data1 pd.read_excel(附件一.xlsx)
data2 pd.read_excel(附件二.xlsx)
data3 pd.read_excel(附件三.xlsx)
data4 pd.read_excel(附件四.xlsx)# 根据商品编码将附件一和附件二连接
combi…根据之前发布的思路 第一步 进行数据合并
import pandas as pd# 读取所有附件的数据
data1 pd.read_excel(附件一.xlsx)
data2 pd.read_excel(附件二.xlsx)
data3 pd.read_excel(附件三.xlsx)
data4 pd.read_excel(附件四.xlsx)# 根据商品编码将附件一和附件二连接
combinedData pd.merge(data1, data2, on商品编码, howinner)# 根据商家编码将上述的结果和附件三连接
combinedData pd.merge(combinedData, data3, on商家编码, howinner)# 根据仓库编码将上述的结果和附件四连接
combinedData pd.merge(combinedData, data4, on仓库编码, howinner)# 保存合并后的数据到新的Excel文件中
combinedData.to_excel(合并后的数据.xlsx, indexFalse, engineopenpyxl)
或者 matlab
% 读取所有附件的数据
data1 readtable(附件一.xlsx);
data2 readtable(附件二.xlsx);
data3 readtable(附件三.xlsx);
data4 readtable(附件四.xlsx);% 根据商品编码将附件一和附件二连接
combinedData innerjoin(data1, data2, Keys, 商品编码);% 根据商家编码将上述的结果和附件三连接
combinedData innerjoin(combinedData, data3, Keys, 商家编码);% 根据仓库编码将上述的结果和附件四连接
combinedData innerjoin(combinedData, data4, Keys, 仓库编码);% 保存合并后的数据到新的Excel文件中
writetable(combinedData, 合并后的数据.xlsx);之后就是对于数据的 转码 将文本数据转化为数字
py代码
# 定义数据
data {商家编码: {1: seller_10, 2: seller_11, 3: seller_12, 4: seller_13, ...},商品编码: {1: product_1914, 2: product_1915, 3: product_1916, ...},仓库编码: {1: wh_1, 2: wh_10, 3: wh_11, ...},商品一级分类: {1: 手机通讯, 2: 食品饮料, 3: 家庭清洁/纸品, ...},商品二级分类: {1: 手机配件, 2: 粮油调味, 3: 进口食品, ...},商品三级分类: {1: 手机配件_5, 2: 粮油调味_1, 3: 进口食品_1, ...},商家分类: {1: 手机通讯, 2: 食品饮料, 3: 美妆护肤, ...},库存分类: {1: A, 2: B, 3: D, ...},商家规模: {1: Large, 2: Special, 3: Small, ...},仓库类别: {1: Large, 2: Special, 3: Small, ...}
}def transcode(record):for key, value in record.items():if value in data[key]:record[key] data[key][value]return record# 示例
record {商家编码: 1,商品编码: 2,仓库编码: 3,...
}transcoded_record transcode(record)
print(transcoded_record)
matalb
% 假设原始数据存储在一个cell array中名为data
% data {...}; % 你需要将这里填充为你的数据% 定义一个map来存储转码信息
map containers.Map();% 定义你的转码数据
sellers {seller_10, seller_11, seller_12, seller_13, ...};
products {product_1914, product_1915, product_1916, product_1917, ...};
warehouses {wh_1, wh_10, wh_11, wh_12, ...};
% ... 添加其他数据% 填充map
for i 1:length(sellers)map(sellers{i}) i;
endfor i 1:length(products)map(products{i}) i;
endfor i 1:length(warehouses)map(warehouses{i}) i;
end
% ... 同样地为其他数据填充map% 对原始数据进行转码
rows, cols size(data);
for r 1:rowsfor c 1:colsif isKey(map, data{r, c})data{r, c} map(data{r, c});endend
end% 输出转码后的数据
disp(data);
然后 就可以进行后续分析了
