使用pandas提取表b的A组列，如果a表的公司名称列拥有与之匹配，在ABC列中添加A

可以使用 pandas 的 merge 方法来实现这个功能，具体步骤如下：

1. 读取表 a 和表 b，假设表 a 的公司名称列为 company_name，表 b 的 A 组列为 A_col。

import pandas as pd

a = pd.read_excel('a.xlsx')
b = pd.read_excel('b.xlsx')

2. 使用 merge 方法将表 a 和表 b 按照 company_name 列进行合并，设置 how 参数为 left，表示以表 a 为基础进行合并。同时设置 indicator 参数为 True，表示添加一列 `_merge`，用于标记每行数据的来源。

merged = pd.merge(a, b[['A_col', 'company_name']], on='company_name', how='left', indicator=True)

3. 根据 `_merge` 列的取值，判断每行数据的来源是表 a 还是表 b。如果是表 b，则在 ABC 列添加 A，否则不添加。

merged['ABC'] = merged.apply(lambda row: 'A' if row['_merge'] == 'both' else '', axis=1)

最后得到的 merged 表就是将表 b 的 A 组列添加到表 a 的 ABC 列中的结果。

相关问题

模式匹配 python pandas

您好！对于模式匹配的问题，您可以使用Python中的pandas库来进行处理。在pandas中，您可以使用正则表达式来进行模式匹配。

首先，您需要导入pandas库：

import pandas as pd

然后，加载您的数据集到pandas的DataFrame中：

df = pd.DataFrame({'column_name': ['value1', 'value2', 'value3']})

接下来，您可以使用`str.contains()`方法来检查DataFrame中的每个元素是否包含特定的模式。下面是一个例子：

# 使用正则表达式模式匹配查找包含'abc'的行
matched_rows = df[df['column_name'].str.contains('abc')]

上述代码将返回一个新的DataFrame，其中包含所有匹配到模式的行。

如果您想要进一步处理匹配到的结果，您可以使用其他pandas的方法，例如`str.extract()`来提取匹配到的内容。

希望这可以帮助到您！如果您有任何其他问题，请随时提问。

pandas使用正则表达式从后面提取一个字符串

你好！关于你的问题，可以使用str.extract()函数以及正则表达式来从后面提取一个字符串。正则表达式可以使用贪婪匹配，即使用.*来匹配从后面开始的任意字符，然后使用括号（）来捕获字符串。具体代码如下：

import pandas as pd

# 创建测试数据
data = {'string': ['abc123def456', 'xyz789uvw123']}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用正则表达式从后面提取字符串
df['new_string'] = df['string'].str.extract('.*(\d+)')

# 输出结果
print(df)

希望能够帮到你！如果还有其它问题，欢迎继续提问。