Rejoignez CSV normalisé par les pandas Python pour faciliter la vérification

Traité pour faciliter la vérification en joignant le csv normalisé

Aperçu

Le SGBDR est essentiellement normalisé et stocke les données.

Par exemple En transaction Date, code produit, quantité vendue Au maître Code produit, nom du produit, classification du produit etc Etc.

S'il est stocké dans le SGBDR et que vous disposez d'un environnement pour y accéder Vous pouvez vérifier le contenu en les combinant en une seule fois avec l'instruction SQL SELECT.

Cependant, je n'ai que le CSV pour chaque table Pour une raison quelconque, il était nécessaire de vérifier ou de confirmer le contenu. Y a-t-il une situation? Je me demande s'il n'y a pas beaucoup de w

Pour cette raison, en supposant que vous disposez d'un CSV normalisé (c'est-à-dire que la table SGBDR est sortie telle quelle pour chaque table) Voici un exemple qui les combine pour générer un Excel facile à lire.

Environnement d'utilisation

Python 3.8.1 Visual Studio Code 1.41.1

Préparation des données de test

Python3でcsv処理あれこれテスト Comme pour les données de test, CSV de la liste des sociétés cotées Obtenez et utilisez celui distribué par M. Kabusapo. https://kabusapo.com/stock-data/stock-list/

J'ose normaliser ça (mais pas tellement) Code de marque, nombre d'actions par unité Code de marque, nom de marque Divisez-le en deux CSV.

csv_join_pre.py

#csv_joindre la préparation des données

import pandas as pd

def main():
    #Traitement du corps
    stoc_value_table = pd.read_csv(".\\CSV\\stocklist.csv",encoding="utf-8", dtype=str )

    #CSV, sortie fractionnée
    stoc_value_table.to_csv(".\\CSV\\tangen.csv",encoding="utf-8",columns=['Code de stock', 'Nombre d'actions par unité'],header=True, index=False)
    stoc_value_table.to_csv(".\\CSV\\name_master.csv",encoding="utf-8",columns=['Code de stock', 'nom commercial'],header=True, index=False)
    

if __name__ == '__main__': main()

Code source

Comme indiqué ci-dessous, il rejoint et génère enfin Excel pour confirmation

pandas_csv_join_sample.py

#Traité pour faciliter la vérification en joignant le csv normalisé

import pandas as pd


def main():
    #Traitement du corps
    #Ouvrir les données csv(Master et transaction)
    brand_master = pd.read_csv(".\\CSV\\name_master.csv",encoding="utf-8", dtype=str)
    tangen_tran = pd.read_csv(".\\CSV\\tangen.csv",encoding="utf-8", dtype=str)

    #Joindre gauche avec le code de la marque.
    join_brand = pd.merge(tangen_tran, brand_master, how="left", on="Code de stock")
    
    #2 Exemple pour rejoindre une autre table avec une clé
    #vew_brand = pd.merge(join_brand, cat_master, how="left", left_on=['A','B'], right_on=['C','D'])

    #Sortie Excel
    join_brand.to_excel(".\\CSV\\vew_brand.xlsx",columns=['Code de stock', 'nom commercial', 'Nombre d'actions par unité'])
    

if __name__ == '__main__': main()