import pandas as pd # 1. 读取指定表格 df1 = pd.read_excel('result-new.xlsx', sheet_name='Sheet1') df2 = pd.read_excel('基础数据 -new.xlsx', sheet_name='本外币') # 标的表索引列位置及数据位置 grouped = df2.groupby(df2.columns[1])[df2.columns[2, 5]].sum().reset_index() # 合并表1和表2的结果 result = pd.merge(df1, grouped, left_on=df1.columns[1], right_on=grouped.columns[0], how='left') # 输出结果到文件 result.to_excel('531本外币比年初.xlsx', index=False)

时间: 2024-02-26 17:52:14 浏览: 147
这段代码的作用是读取两个 Excel 表格,然后按照指定位置的列进行分组并统计数据,最后将结果合并并输出到一个新的 Excel 文件中。 具体来说,这段代码的实现步骤包括: 1. 使用 Pandas 库的 `read_excel` 函数读取两个 Excel 表格,分别为 `result-new.xlsx` 中的 `Sheet1` 和 `基础数据 -new.xlsx` 中的 `本外币`。 2. 定义变量 `grouped`,使用 `groupby` 函数按照第 2 列和第 6 列的组合进行分组,并统计第 3 列和第 6 列的和。 3. 使用 `merge` 函数将表格 `df1` 和 `grouped` 的结果按照第 2 列进行左连接,并将结果存储到变量 `result` 中。 4. 使用 `to_excel` 函数将 `result` 输出到一个新的 Excel 文件中,文件名为 `531本外币比年初.xlsx`,并且不输出行索引。 需要注意的是,这段代码中的列索引可能需要根据实际情况进行调整。
相关问题

代码错误import pandas as pd # 1. 读取指定表格 df1 = pd.read_excel('管理清单.xlsx', sheet_name='Sheet1') df2 = pd.read_excel('new_公司.xlsx', sheet_name='Sheet1') # 标的表索引列位置及数据位置 grouped = df2.groupby(df2.columns[1])[df2.columns[3]].reset_index() # 合并表1和表2的结果 result = pd.merge(df1, grouped, left_on=df1.columns[1], right_on=grouped.columns[0], how='left') # 输出结果到文件 result.to_excel('合并数据.xlsx', index=False)

这段代码的错误可能是由于没有安装 pandas 库导致的。你可以尝试在终端中运行以下命令来安装 pandas 库: ``` pip install pandas ``` 如果已经安装了 pandas 库,那么可能是因为文件路径不正确或文件名错误导致的。请检查文件路径和文件名是否正确。

检查一下代码:coding=utf-8 import pandas as pd import os from openpyxl import load_workbook 存放要合并数据的文件夹路径 path = "C:/Users/**/export/data/" result_file = "result.xlsx" def get_excels(): """获取当前文件夹下所有excel文件名""" xlsx_names = [x for x in os.listdir(path) if x.endswith(".xlsx")] return xlsx_names def get_sheets(first_excel_path): """获取指定excel文件的所有sheet名""" xl = pd.ExcelFile(first_excel_path) sheet_names = xl.sheet_names return sheet_names def merge_files(): # 获取所有excel文件名 excels = get_excels() # 获取第一个excel文件的路径 first_excel_path = os.path.join(path, excels[0]) # 获取第一个excel文件的所有sheet名 sheets = get_sheets(first_excel_path) # 以第一个excel文件为基础创建一个新的excel:result shutil.copyfile(first_excel_path, result_file) for sheet in sheets: print(sheet) # 读取当前结果文件当前sheet df1 = pd.read_excel(result_file, sheet_name=sheet) # 多个excel文件中读取同名sheet中的数据并合并 for excel in excels[1:]: each_excel_path = os.path.join(path, excel) xl = pd.ExcelFile(each_excel_path) df2 = xl.parse(sheet) df1 = pd.concat([df1, df2], axis=0, ignore_index=True) # 将合并后的数据以追加的模式写入到新的excel的each_sheet中 writer = pd.ExcelWriter(result_file, engine='openpyxl') book = load_workbook(result_file) writer.book = book writer.sheets = dict((ws.title, ws) for ws in book.worksheets) df1.to_excel(writer, sheet_name=sheet, index=False, header=False) writer.save() if name == 'main': merge_files()

这段代码的作用是将指定文件夹下的多个Excel文件中的同名Sheet进行合并,并将合并后的数据写入到一个新的Excel文件中。其中,使用了pandas库和openpyxl库来进行Excel文件的读写和操作。代码的主要流程如下: 1. 定义了函数get_excels()来获取指定文件夹下所有Excel文件的文件名。 2. 定义了函数get_sheets(first_excel_path)来获取指定Excel文件的所有Sheet名。 3. 定义了函数merge_files()来执行合并操作。首先,获取所有Excel文件名,并通过第一个Excel文件的路径来获取第一个Excel文件的所有Sheet名。然后,以第一个Excel文件为基础,创建一个新的Excel文件,并将第一个Excel文件的数据复制到新的Excel文件中。接着,遍历所有Sheet,使用pd.read_excel()方法读取当前结果文件当前Sheet的数据。然后,遍历所有Excel文件(除第一个Excel文件外),使用pd.ExcelFile()方法读取同名Sheet中的数据,并使用pd.concat()方法将数据合并到当前Sheet的数据中。最后,使用pd.ExcelWriter()方法将合并后的数据以追加的模式写入到新的Excel文件的每个Sheet中。 4. 在main函数中调用merge_files()函数来执行合并操作。
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