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中不同单元格内容合并在一起

可以使用Python中的pandas库来实现这个功能。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 读取两个Excel文件
df1 = pd.read_excel('file1.xlsx')
df2 = pd.read_excel('file2.xlsx')

# 合并两个DataFrame并将结果保存到一个新的Excel文件中
result = pd.concat([df1['column1'], df2['column2']], axis=1)
result.to_excel('merged_file.xlsx', index=False)

在这个示例中，我们使用了pandas的`read_excel`函数来读取两个Excel文件。然后，我们选择需要合并的两列（在这里分别是`column1`和`column2`），并使用`concat`函数将它们合并成一个新的DataFrame。最后，我们使用`to_excel`函数将结果保存到一个新的Excel文件中。请注意，我们使用`axis=1`参数来指定我们要沿着列方向进行合并。