pandas根据账号筛选出两个表中未匹配的数据

好的，我可以帮你解决这个问题。你需要使用pandas中的merge函数将两个表合并，并将未匹配的数据筛选出来。具体操作可以参考以下代码：

import pandas as pd

# 读取两个表格的数据
table1 = pd.read_csv('table1.csv')
table2 = pd.read_csv('table2.csv')

# 将两个表格合并，并筛选出未匹配的数据
unmatched_data = pd.merge(table1, table2, on='账号', how='outer', indicator=True)\
                .query("_merge != 'both'")\
                .drop('_merge', axis=1)

# 输出未匹配的数据
print(unmatched_data)

需要注意的是，上述代码中的'账号'需要替换为你实际使用的列名称。同时，两张表格需要保证有相同的列用于合并，否则会出现错误。

相关问题

用pandas根据账号筛选出两个表中未匹配的数据

Sure，我能帮你解决这个问题。

你需要使用 Pandas 中的 merge 函数，将两个表按照账号列进行合并，然后用 isna() 函数查找未匹配的数据。具体操作如下：

import pandas as pd

# 读取两个表的数据
df1 = pd.read_csv('table1.csv')
df2 = pd.read_csv('table2.csv')

# 按照账号列进行合并
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='账号', how='outer', indicator=True)

# 查找未匹配的数据
unmatched_df = merged_df[merged_df['_merge'] == 'left_only']

# 打印未匹配的数据
print(unmatched_df)

在上述代码中，`table1.csv` 和 `table2.csv` 分别表示两个表的数据文件。`merged_df` 是将两个表按照账号列进行合并后的结果，`unmatched_df` 是通过判断`_merge` 列为‘left_only’的数据过滤出来的未匹配的数据。

pandas通过账号判断两个表那些数据匹配

您好，根据您的问题，我可以给出以下答案：

使用 Pandas 可以通过账号将两个表进行合并，并且匹配相同账号的数据。具体可以使用 Pandas 中的 merge 函数或 join 函数进行操作。

在进行表合并时，需要先对两个表中的账号列进行命名一致，然后通过 merge 函数或 join 函数将两个表合并起来。此时匹配的数据将会被合并到同一行中。

以下是使用 Pandas 进行表合并的示例代码：

import pandas as pd

# 读取两个表的数据
df1 = pd.read_csv('table1.csv')
df2 = pd.read_csv('table2.csv')

# 对账号列进行命名一致
df1 = df1.rename(columns={'账号': 'ID'})
df2 = df2.rename(columns={'用户账户': 'ID'})

# 合并两个表
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='ID')

# 显示合并后的数据
print(merged_df)

在上述代码中，table1.csv 和 table2.csv 分别为两个需要进行表合并的数据表。使用 rename 函数将 df1 和 df2 中的账号列命名为 ID 列，然后使用 merge 函数将两个表根据 ID 列进行合并，并将结果保存在 merged_df 中。最后使用 print 函数输出合并后的数据表。