如果不删除，两个数据框的全部保留，该用什么参数

如果希望保留x中所有的行，包括那些在y中没有对应值的行，可以将all.x参数设置为TRUE，或者直接省略all.x参数，默认情况下all.x=TRUE。例如：

merged_data1 <- merge(file1, file2, by = "staxids_X", all.x = TRUE)
# 或者
merged_data1 <- merge(file1, file2, by = "staxids_X")

这样，合并后的数据框中将包含x中所有的行，而在y中独有的行将被标记为缺失值（NA）。

相关问题

将两个excel文件数据对比，把数据相同的一行删除，保留数据另存新文件。python代码怎么写

### 回答1：

可以使用Python的Pandas库，使用concat函数将两个excel文件的数据连接起来，再使用drop_duplicates函数删除重复行，最后使用to_excel函数将数据保存到新文件中。详细代码如下：import pandas as pd # 读取文件
df1 = pd.read_excel('file1.xlsx')
df2 = pd.read_excel('file2.xlsx') # 连接文件
df = pd.concat([df1, df2], ignore_index=True) # 删除重复行
df = df.drop_duplicates() # 保存到新文件
df.to_excel('new_file.xlsx', index=False)

### 回答2：
要用Python实现将两个Excel文件数据进行对比，删除相同的一行，并将保留下来的数据另存为新文件，可以使用`pandas`库来实现。

首先，需要使用`pandas`的`read_excel`方法读取两个Excel文件，并将它们分别保存到两个DataFrame对象中。

import pandas as pd

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

接下来，可以使用`pandas`的`merge`方法将两个DataFrame对象合并为一个新的DataFrame对象。合并的依据可以是某一列或多列的值，这些值在两个DataFrame对象中都相同。

# 将两个DataFrame对象合并
merged = pd.merge(df1, df2, on=['列1', '列2'])

然后，可以使用`pandas`的`drop_duplicates`方法删除重复的行，并重新保存到新的Excel文件中。

# 删除重复的行
merged = merged.drop_duplicates()

# 保存到新的Excel文件
merged.to_excel('new_file.xlsx', index=False)

最后，使用`to_excel`方法将新合并的DataFrame对象保存为一个新的Excel文件，同时设置`index=False`来避免生成多余的索引列。

以上就是将两个Excel文件数据对比、删除相同行并保存为新文件的Python代码。请注意将代码中的`'file1.xlsx'`、`'file2.xlsx'`、`'new_file.xlsx'`替换为实际的文件路径和文件名。

### 回答3：
要实现将两个Excel文件数据对比，删除相同行并保留数据另存为新文件的功能，可以使用Python中的pandas库来处理Excel数据。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

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

# 将两个数据框进行对比，找到相同的行
df_same = pd.merge(df1, df2)

# 将相同的行在原数据框中删除
df_diff = df1[~df1.isin(df_same)].dropna()

# 将结果保存为新的Excel文件
df_diff.to_excel('different_rows.xlsx', index=False)

以上代码中，首先使用`pd.read_excel`函数分别读取两个Excel文件，然后使用`pd.merge`函数将两个数据框进行对比，找到相同的行，存储到`df_same`中。

接下来，使用`~df1.isin(df_same)`来找到在第一个数据框中不在相同的行，然后通过`dropna`函数将所有空值删除，存储到`df_diff`中。

最后，使用`to_excel`函数将结果保存为一个新的Excel文件，并指定`index=False`参数来去掉索引列。

注意：在运行代码之前，确保已经安装了pandas库。可以使用`pip install pandas`来安装。

将两个excel文件进行对比，将两个文件相同数据的行删除，剩余数据分别另存两个新文件。python代码应该怎么写

### 回答1：

可以使用Python的Pandas库来实现这一步骤：1. 使用Pandas中的read_excel()函数读取两个Excel文件。
2. 使用Pandas中的merge()函数将这两个文件合并。
3. 使用Pandas中的drop_duplicates()函数删除重复的行。
4. 使用Pandas中的to_excel()函数将剩余的数据存为两个新的Excel文件。

### 回答2：
在Python中，可以使用`pandas`库来进行Excel文件的读取、处理和保存。下面是一个示例代码，用于将两个Excel文件进行对比，删除相同数据的行，并将剩下的数据分别保存到两个新文件中。

首先，需要安装`pandas`库：

pip install pandas

然后，通过以下代码实现对比和分割保存的功能：

import pandas as pd

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

# 对比两个文件数据的差异，并保留不同数据的行
df_diff1 = pd.DataFrame(df1).merge(df2, how='left', indicator=True)
df_diff1 = df_diff1[df_diff1['_merge'] == 'left_only']
df_diff2 = pd.DataFrame(df2).merge(df1, how='left', indicator=True)
df_diff2 = df_diff2[df_diff2['_merge'] == 'left_only']

# 删除'_merge'列
df_diff1 = df_diff1.drop(columns='_merge')
df_diff2 = df_diff2.drop(columns='_merge')

# 保存差异数据到两个新文件
df_diff1.to_excel('file1_diff.xlsx', index=False)
df_diff2.to_excel('file2_diff.xlsx', index=False)

以上代码首先使用`pd.read_excel()`函数读取两个Excel文件的数据，并存储在DataFrame对象中。接下来，使用`merge`函数将两个DataFrame对象进行对比，并使用`'_merge'`列指示合并的结果。将合并结果为`'left_only'`的行保留，即为两个文件不同的数据。然后，使用`drop`函数删除`'_merge'`列，并使用`to_excel`函数将结果保存为新的Excel文件。

请注意，以上代码假设两个Excel文件中的数据结构和列名是相同的。如果两个文件的数据结构不同，需要根据实际情况进行相应的处理。

### 回答3：
您可以使用Python的`pandas`库来实现这个功能。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 读取两个Excel文件为数据框
df1 = pd.read_excel("file1.xlsx")
df2 = pd.read_excel("file2.xlsx")

# 将两个数据框合并，使用indicator参数记录数据来自哪个文件
merged = pd.concat([df1, df2], ignore_index=True, sort=False, keys=["file1", "file2"], names=["File"])
merged["_merge"] = merged.duplicated(keep=False)

# 根据数据来自的文件和标记连接方式，判断数据是否相同
merged["is_duplicate"] = merged["_merge"].map({'left_only': False, 'right_only': False, 'both': True})

# 过滤出不相同的行
filtered = merged[merged["is_duplicate"] == False].copy()

# 删除多余的列
filtered.drop(["_merge", "is_duplicate"], axis=1, inplace=True)

# 将数据拆分为两个数据框
df1_new = filtered[filtered.index.get_level_values("File") == "file1"].droplevel("File")
df2_new = filtered[filtered.index.get_level_values("File") == "file2"].droplevel("File")

# 将两个数据框另存为新的Excel文件
df1_new.to_excel("file1_new.xlsx", index=False)
df2_new.to_excel("file2_new.xlsx", index=False)

这段代码首先使用`pandas`的`read_excel`函数读取两个Excel文件为数据框。然后将两个数据框合并为一个新的数据框，并添加一个`_merge`列来标记数据来自哪个文件。接下来根据标记判断数据是否相同，过滤出不相同的行，并删除多余的列。最后将两个数据框分别另存为新的Excel文件。

请根据您的实际情况修改文件名和路径，并确保已安装好`pandas`库。