我想將 2 個 DataFrame 包含到 1 個 csv 中。我的代碼運行并打印 2 個 DataFrame，但是我想刪除 D 列、EF 第 2 行中的空格，以便第 3 行中的信息出現(xiàn)在其標題的正下方。數(shù)據(jù)是正確的，只是格式化是我的問題。（如果您運行代碼，這將有意義，文件非常?。﹊mport pandas as pdfrom bs4 import BeautifulSoupimport csvimport requestsline1=[]url='https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT03548207'r=requests.get(url)soup=BeautifulSoup(r.content,'html.parser')content=soup.find_all('div',id='main-content')for item in content: title=item.find('h1',class_='tr-h1 ct-sans-serif tr-solo_record').text sponsor=item.find('div', class_='tr-info-text').text summary=item.find('div',class_='ct-body3 tr-indent2').text dict={'Title':title,'Sponsor':sponsor,'Summary':summary} line1.append(dict)df=pd.DataFrame(line1)url2='https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT03548207'table1=pd.read_html(url2)[2]dj=pd.DataFrame(table1)kk=df.append(dj)kk.to_csv('?ode11.csv',index=False)
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繁華開滿天機
TA貢獻1816條經(jīng)驗 獲得超4個贊
您可以pd.concat與axis=1參數(shù)一起使用：
import pandas as pd
from bs4 import BeautifulSoup
import csv
import requests
line1=[]
url='https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT03548207'
r=requests.get(url)
soup=BeautifulSoup(r.content,'html.parser')
content=soup.find_all('div',id='main-content')
for item in content:
title=item.find('h1',class_='tr-h1 ct-sans-serif tr-solo_record').text
sponsor=item.find('div', class_='tr-info-text').text
summary=item.find('div',class_='ct-body3 tr-indent2').text
dict={'Title':title,'Sponsor':sponsor,'Summary':summary}
line1.append(dict)
df=pd.DataFrame(line1)
url2='https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT03548207'
table1=pd.read_html(url2)[2]
dj=pd.DataFrame(table1)
kk = pd.concat([df, dj], axis=1) # <--- pd.concat
print(kk)
kk.to_csv('data.csv', index=False)
印刷：
Title ... Phase
0 A Study of JNJ-68284528, a Chimeric Antigen Re... ... Phase 1 Phase 2
[1 rows x 6 columns]
并保存data.csv（來自 LibreOffice 的屏幕截圖）：
慕森卡
TA貢獻1806條經(jīng)驗 獲得超8個贊
轉(zhuǎn)變能解決你的問題嗎？
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({"a":[0,1,2,3,4,5], 'b':[10, None, 12, 13, 14, 15], 'c':[20, None, 22, 23, 24, 25]})
df.loc[1:,'b':'c']=df.loc[1:,'b':'c'].shift(-1)
print(df)
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