python同一工作簿2个子表当第一列相同且第二列为某个值时用逗号拼接2个子表的第三列

可以使用 pandas 库来实现这个功能。

首先，读取 Excel 文件并将每个子表存储在不同的 DataFrame 中：

import pandas as pd

# 读取 Excel 文件
workbook = pd.read_excel('file.xlsx', sheet_name=None)

# 存储子表
df1 = workbook['Sheet1']
df2 = workbook['Sheet2']

接下来，使用 `merge()` 方法将两个子表合并为一个 DataFrame，以第一列为键：

# 合并两个子表
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='Column1')

然后，筛选出第二列等于特定值的行，并将这些行的第三列用逗号拼接：

# 筛选出第二列等于特定值的行，并拼接第三列
result = ''
for index, row in merged_df.iterrows():
    if row['Column2'] == '特定值':
        result += row['Column3'] + ','

最后，得到拼接后的字符串 `result`，可以将其写入 Excel 文件的某个单元格中。

相关问题

python同一工作簿2个子表当第一列相同且第二列为某个值时用逗号拼接第三列

你可以使用pandas库来实现这个功能。下面是一份示例代码：

import pandas as pd

# 读入工作簿和对应的两个子表
workbook = pd.read_excel('workbook.xlsx')
sheet1 = workbook['Sheet1']
sheet2 = workbook['Sheet2']

# 将两个子表按照第一列进行合并
merged = pd.merge(sheet1, sheet2, on='Column1')

# 筛选出第二列为特定值的行
filtered = merged[merged['Column2'] == 'Value']

# 使用groupby和apply函数来对第三列进行逗号拼接
result = filtered.groupby(['Column1', 'Column2'])['Column3'].apply(lambda x: ','.join(x)).reset_index()

# 输出结果
print(result)

在这个示例代码中，我们首先使用pandas库读入了一个包含两个子表的工作簿，并将它们按照第一列进行合并。然后，我们筛选出第二列为特定值的行，并使用groupby和apply函数来对第三列进行逗号拼接。最后，我们将结果输出到控制台上。

需要注意的是，这个示例代码中的列名和特定值都需要根据你的实际情况进行修改。

python同一工作簿2个子表当第一列相同且第二列为某个值时用逗号拼接2个子表的第三列，最后输出到表格

您可以使用 pandas 库来处理 Excel 文件。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 读取 Excel 文件
df = pd.read_excel('your_file.xlsx', sheet_name=None)

# 合并所有子表
df_merged = pd.concat(df.values())

# 按照第一列和第二列分组，对第三列进行逗号拼接
df_result = df_merged.groupby(['第一列', '第二列'])['第三列'].apply(lambda x: ','.join(x)).reset_index()

# 输出到表格
df_result.to_excel('output.xlsx', index=False)

需要注意的是，这里假设你的 Excel 文件中的子表都具有相同的列名，且第一列、第二列、第三列分别为 `'第一列'`、`'第二列'`、`'第三列'`。如果不是，请将代码中的列名替换为你的实际列名。