pandas读取一个Excel1和Excel2，按照某一列匹配，并把Excel1其中一列复制到另一个Excel2中

可以使用 pandas 的 merge 函数来实现这个功能，具体代码如下：

import pandas as pd

# 读取 Excel1 和 Excel2
df1 = pd.read_excel('Excel1.xlsx')
df2 = pd.read_excel('Excel2.xlsx')

# 按照某一列匹配，并把 Excel1 中的某一列复制到 Excel2 中
df_merged = pd.merge(df1, df2, on='某一列', how='left')
df_merged['Excel1中的某一列'].fillna('', inplace=True)
df2['需要复制的列'] = df_merged['Excel1中的某一列']

# 将结果保存到新的 Excel 文件中
df2.to_excel('结果.xlsx', index=False)

其中，`Excel1.xlsx` 和 `Excel2.xlsx` 分别是要读取的两个 Excel 文件，`某一列` 是要匹配的列名，`Excel1中的某一列` 是要复制的列名，`需要复制的列` 是要复制到 Excel2 中的列名，`结果.xlsx` 是保存结果的文件名。

相关问题

pandas读取一个Excel1和Excel2，按照第一列匹配，并把Excel1其中一列复制到另一个Excel2中

可以使用pandas的merge函数来实现这个功能，具体代码如下：

import pandas as pd

# 读取Excel1和Excel2
df1 = pd.read_excel('Excel1.xlsx')
df2 = pd.read_excel('Excel2.xlsx')

# 按照第一列匹配，并把Excel1其中一列复制到另一个Excel2中
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='第一列', how='left')
merged_df['Excel1中的列名'].fillna('', inplace=True)
merged_df.to_excel('merged.xlsx', index=False)

其中，'第一列'是Excel1和Excel2中用来匹配的列名，'Excel1中的列名'是需要复制到Excel2中的列名，可以根据实际情况进行修改。最后，将合并后的结果保存到'merged.xlsx'中。

pandas匹配两个excel某列的信息，只要有相同的字符,保存到一个excel中

可以使用pandas库来实现这个需求。具体步骤如下：

1. 首先，使用pandas库中的read_excel()方法读取两个excel文件中的数据，将它们分别存储到两个DataFrame对象中。

import pandas as pd

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

2. 接下来，使用pandas库中的str.extract()方法对两个DataFrame对象的指定列进行正则表达式匹配，并将匹配到的结果存储到一个新的DataFrame对象中。

# 在df1的“列1”中匹配所有以“apple”开头的字符串
result1 = df1[df1['列1'].str.extract('^apple', expand=False).notnull()]

# 在df2的“列2”中匹配所有以“apple”开头的字符串
result2 = df2[df2['列2'].str.extract('^apple', expand=False).notnull()]

3. 最后，使用pandas库中的to_excel()方法将匹配到的结果保存到一个新的excel文件中。

# 将匹配到的结果保存到一个新的excel文件中
with pd.ExcelWriter('result.xlsx') as writer:
    result1.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1', index=False)
    result2.to_excel(writer, sheet_name='Sheet2', index=False)

完整代码如下：

import pandas as pd

# 读取两个excel文件中的数据
df1 = pd.read_excel('file1.xlsx')
df2 = pd.read_excel('file2.xlsx')

# 在df1的“列1”中匹配所有以“apple”开头的字符串
result1 = df1[df1['列1'].str.extract('^apple', expand=False).notnull()]

# 在df2的“列2”中匹配所有以“apple”开头的字符串
result2 = df2[df2['列2'].str.extract('^apple', expand=False).notnull()]

# 将匹配到的结果保存到一个新的excel文件中
with pd.ExcelWriter('result.xlsx') as writer:
    result1.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1', index=False)
    result2.to_excel(writer, sheet_name='Sheet2', index=False)

注意：这段代码中的“列1”和“列2”需要根据实际情况进行替换。另外，如果要匹配不同的正则表达式，只需要在str.extract()方法的参数中使用不同的正则表达式即可。