何使用python將一張表內當天的內容按照分類並分組呈現出來，並合併到之前的數據表上，其中表有數據'線別','{}效率','{}回流數','{}回流率','效率Total', '回流數Total', '回流率Total'，花括號內變量為每天的日期

您可以使用 pandas 库来实现这个功能。首先，您需要读取原始数据表并将其存储为 pandas DataFrame 对象。接下来，您需要使用 pandas 的 groupby() 函数按照分类变量进行分组，并使用 sum() 函数计算每组的总数。最后，将结果合并到之前的数据表上。

以下是示例代码：

import pandas as pd

# 读取原始数据表
df = pd.read_csv('原始数据表.csv')

# 将日期转换为 datetime 类型
df['日期'] = pd.to_datetime(df['日期'])

# 按照線別和日期分组并计算总数
df_grouped = df.groupby(['線別', pd.Grouper(key='日期', freq='D')]).sum()

# 将结果合并到原始数据表上
df_merged = pd.merge(df, df_grouped, on=['線別', '日期'])

# 将结果保存到新的数据表中
df_merged.to_csv('新的数据表.csv', index=False)

注意，示例代码中的日期格式可能需要根据实际情况进行调整。

相关问题

Python 将4个sheet的数据汇总到一张表里，并按照每个sheet第一列排序

可以使用 Pandas 库来完成这个任务。具体步骤如下：

1. 导入 Pandas 库和 Excel 文件

import pandas as pd

# 读取 Excel 文件
excel_file = pd.ExcelFile('文件路径')

2. 读取每个 sheet 的数据，并整合成一个 DataFrame

# 使用 for 循环读取每个 sheet 的数据，并整合到一个 DataFrame 中
dfs = []
for sheet_name in excel_file.sheet_names:
    df = pd.read_excel(excel_file, sheet_name)
    dfs.append(df)

# 将多个 DataFrame 合并成一个 DataFrame
merged_df = pd.concat(dfs)

3. 根据第一列进行排序

merged_df = merged_df.sort_values(by=merged_df.columns[0])

完整代码如下：

import pandas as pd

# 读取 Excel 文件
excel_file = pd.ExcelFile('文件路径')

# 使用 for 循环读取每个 sheet 的数据，并整合到一个 DataFrame 中
dfs = []
for sheet_name in excel_file.sheet_names:
    df = pd.read_excel(excel_file, sheet_name)
    dfs.append(df)

# 将多个 DataFrame 合并成一个 DataFrame
merged_df = pd.concat(dfs)

# 根据第一列进行排序
merged_df = merged_df.sort_values(by=merged_df.columns[0])

# 输出结果
print(merged_df)

注意：在代码中需要将 '文件路径' 替换成实际的 Excel 文件路径。

使用python将两个excel数据表内数据合并为一个

### 回答1：
你好，我可以回答这个问题。使用Python可以使用pandas库来合并两个excel数据表内的数据。具体步骤如下：

1. 导入pandas库

import pandas as pd

2. 读取两个excel文件

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

3. 合并两个数据表

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

其中，`ignore_index=True`表示忽略原来数据表的索引，重新生成索引。

4. 将合并后的数据表保存为新的excel文件

merged_df.to_excel('merged_file.xlsx', index=False)

以上就是使用Python将两个excel数据表内数据合并为一个的方法。希望能对你有所帮助。

### 回答2：
使用Python将两个Excel数据表内的数据合并为一个，可以使用pandas库来实现。

首先，需要安装pandas库，可以使用命令`pip install pandas`来进行安装。

接下来，可以使用pandas库的`read_excel`函数来读取两个Excel数据表中的数据，并将其转换为DataFrame对象。

import pandas as pd

# 读取第一个Excel数据表
df1 = pd.read_excel('表1.xlsx')

# 读取第二个Excel数据表
df2 = pd.read_excel('表2.xlsx')

读取完成后，可以分别查看两个DataFrame对象的内容，以确保数据读取正确。

接下来，使用pandas库的`concat`函数来将两个DataFrame对象合并为一个。需要设置`axis`参数为0，表示按行合并。

# 合并数据表
merged_df = pd.concat([df1, df2], axis=0)

合并后的数据存储在新的DataFrame对象`merged_df`中，可以进一步进行数据处理或保存为新的Excel文件。

最后，将合并后的数据保存为Excel文件，可以使用pandas库的`to_excel`函数。

# 将合并后的数据保存为Excel文件
merged_df.to_excel('合并后的数据表.xlsx', index=False)

以上就是使用Python将两个Excel数据表合并为一个的步骤和代码。使用pandas库可以灵活处理和操作Excel数据，使数据的合并变得简单方便。

### 回答3：
在Python中可以使用第三方库`pandas`将两个Excel数据表内的数据合并成一个。首先需要安装pandas库，使用`pip install pandas`命令进行安装。

然后，使用pandas库的`read_excel()`函数分别读取两个Excel数据表的数据，并存储为两个DataFrame对象。可以通过指定Excel文件路径和表名来实现，如`df1 = pd.read_excel('file1.xlsx', 'Sheet1')`。

接下来，可以使用pandas库的`concat()`函数将两个DataFrame对象进行合并。该函数的用法是`new_df = pd.concat([df1, df2])`，其中`df1`和`df2`为待合并的DataFrame对象。

最后，将合并后的数据保存到一个新的Excel文件中，使用pandas库的`to_excel()`函数，如`new_df.to_excel('merged_data.xlsx', index=False)`。

整个过程的代码如下所示：

import pandas as pd

# 读取两个Excel数据表的数据
df1 = pd.read_excel('file1.xlsx', 'Sheet1')
df2 = pd.read_excel('file2.xlsx', 'Sheet1')

# 合并两个DataFrame对象
new_df = pd.concat([df1, df2])

# 将合并后的数据保存为一个新的Excel文件
new_df.to_excel('merged_data.xlsx', index=False)

以上就是使用Python将两个Excel数据表内数据合并为一个的方法。