panda 怎么比对2个excel表格的差异

你可以使用 Python 中的 Pandas 库来进行比对两个 Excel 表格的差异。具体步骤如下：

1. 读取两个 Excel 表格并将它们转化为 Pandas DataFrame 对象。

import pandas as pd

df1 = pd.read_excel('file1.xlsx')
df2 = pd.read_excel('file2.xlsx')

2. 将两个 DataFrame 对象进行合并。

merged_df = pd.concat([df1, df2])

3. 根据每行数据的唯一标识（例如 ID 列）进行去重操作。

unique_df = merged_df.drop_duplicates(subset=['ID'])

4. 根据每行数据的唯一标识进行比对，找出两个表格中不同的行。

diff_df = unique_df.drop_duplicates(keep=False)

5. 将比对结果输出到一个新的 Excel 文件中。

diff_df.to_excel('diff.xlsx', index=False)

通过上述步骤，就可以比对两个 Excel 表格的差异并输出结果到新的 Excel 文件中。

相关问题

panda将list转为excel

Pandas是一个功能强大的Python库，可以用来进行数据分析和处理。它提供了一些方法来将列表转换为Excel文件。

要将一个列表转换为Excel文件，我们需要首先导入Pandas库。然后，我们可以使用Pandas的DataFrame对象来创建一个数据表。

下面是一个例子：

import pandas as pd

# 创建一个列表
my_list = ['Apple', 'Banana', 'Orange', 'Grapes']

# 创建一个DataFrame对象
df = pd.DataFrame({'Fruits': my_list})

# 将DataFrame保存为Excel文件
df.to_excel('fruits.xlsx', index=False)

上面的代码首先导入了Pandas库，然后创建了一个包含水果名称的列表。接下来，通过使用DataFrame对象，我们将列表转换为一个数据表。最后，通过调用`to_excel`方法，我们将DataFrame对象保存为名为"fruits.xlsx"的Excel文件。

需要注意的是，如果想要在保存Excel文件时去掉索引列，可以通过将`index`参数设置为`False`来实现（如上例所示）。

这是将列表转换为Excel文件的基本方法。使用Pandas库的其他功能，我们还可以对数据进行排序、筛选等操作，从而实现更复杂的数据处理和分析。

python panda保存数据到excel

要使用Python中的pandas库将数据保存到Excel中，可以按照以下步骤进行操作。

首先，需要导入pandas库，如下所示：

import pandas as pd

然后，可以使用pandas的DataFrame对象来存储数据，如下所示：

data = {"name":["lily","alice"],"cost":[100,20]}
df = pd.DataFrame(data)

接下来，可以创建一个Excel写入器（ExcelWriter）对象，并指定要保存的Excel文件路径，如下所示：

writer = pd.ExcelWriter("example.xlsx")

然后，可以使用DataFrame的to_excel方法将数据写入到Excel中的一个或多个sheet中，如下所示：

df.to_excel(writer, sheet_name='sheet1')

如果要写入多个sheet，可以重复调用to_excel方法，并指定不同的sheet名称，如下所示：

df2 = pd.DataFrame({'col1': [1, 2], 'col2': [3, 4]})
df2.to_excel(writer, sheet_name='sheet2')

最后，要保存Excel文件，可以调用ExcelWriter对象的save方法，如下所示：

writer.save()

这样就完成了将数据保存到Excel文件中的操作。完整的代码示例如下：

import pandas as pd

data = {"name":["lily","alice"],"cost":[100,20]}
df = pd.DataFrame(data)

writer = pd.ExcelWriter("example.xlsx")
df.to_excel(writer, sheet_name='sheet1')

df2 = pd.DataFrame({'col1': [1, 2], 'col2': [3, 4]})
df2.to_excel(writer, sheet_name='sheet2')

writer.save()

这段代码将会创建一个名为"example.xlsx"的Excel文件，并将两个DataFrame对象的数据分别保存在两个不同的sheet中。

希望这个回答对你有帮助！<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [【文件处理】——Python pandas 写入数据到excel中](https://blog.csdn.net/qq_45769063/article/details/121268110)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [python调用pandas保存excel](https://blog.csdn.net/weixin_46329735/article/details/124674752)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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