python中如何把两个excel中不相同的数据选出来

你可以通过使用Python中的pandas库来实现这个功能。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.合并两个数据框并删除重复项

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

4.筛选出不同的数据

diff_df = merged_df.drop_duplicates()

其中，merged_df是合并过后的数据框，drop_duplicates()函数可以删除里面的重复项，keep=False表示删除所有重复项。diff_df即为不同的数据。

最后，你可以将diff_df输出到一个新的excel文件中，或者进行其他操作。

相关问题

在python中导入两个excel

在Python中，你可以使用`pandas`库来导入两个Excel文件。以下是一个示例：

import pandas as pd

# 导入第一个Excel文件
data1 = pd.read_excel('路径/文件1.xlsx')

# 导入第二个Excel文件
data2 = pd.read_excel('路径/文件2.xlsx')

# 打印第一个Excel文件的数据
print(data1)

# 打印第二个Excel文件的数据
print(data2)

在这个示例中，我们使用`pd.read_excel`函数来读取两个Excel文件，并将数据分别存储在`data1`和`data2`变量中。你可以根据具体的文件路径和文件名进行修改。

请确保在运行这段代码之前已经安装了`pandas`库。你可以使用以下命令进行安装：

pip install pandas

通过这种方式，你可以同时导入并处理两个Excel文件中的数据。

python读取两个excel，并把两个excel户名相同的数据合并在一起，并输出户名相同合并后的数据

在Python中，可以使用`pandas`库来读取和处理Excel文件。具体到您的需求，可以通过以下步骤实现：

1. 使用`pandas`的`read_excel`函数分别读取两个Excel文件。
2. 将两个DataFrame进行合并操作。如果只是简单地合并相同列的数据，可以使用`merge`方法。
3. 在合并前，可以通过指定`on`参数来设定一个或多个列作为合并的依据，通常是户名列。
4. 输出合并后的数据，可以使用`to_excel`方法将合并后的DataFrame输出到新的Excel文件，或者使用`print`函数直接在控制台打印出来。

下面是一个简单的代码示例：

import pandas as pd

# 读取两个Excel文件
df1 = pd.read_excel('excel_file1.xlsx')
df2 = pd.read_excel('excel_file2.xlsx')

# 假设户名在两个Excel文件中都是名为"户名"的列
# 合并两个DataFrame，这里使用内连接的方式，只有当户名在两个表中都存在时才会合并
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='户名', how='inner')

# 输出合并后的数据
print(merged_df)
# 或者将合并后的数据输出到一个新的Excel文件
merged_df.to_excel('merged_excel.xlsx', index=False)

请根据实际情况调整上述代码中的文件名、列名和合并方式。