python如何抽取不同表格的列合并成一个新表

可以使用Python中的pandas库来抽取不同表格的列合并成一个新表。具体步骤如下：

1. 导入pandas库

import pandas as pd

2. 读取需要合并的表格

df1 = pd.read_excel('表格1.xlsx', usecols=['列名1', '列名2', ...])
df2 = pd.read_excel('表格2.xlsx', usecols=['列名3', '列名4', ...])
...

3. 将需要合并的列合并成一个新表

new_df = pd.concat([df1['列名1'], df1['列名2'], df2['列名3'], df2['列名4'], ...], axis=1)

4. 将新表格保存为Excel文件

new_df.to_excel('新表格.xlsx', index=False)

其中，`usecols`参数表示需要读取的列名，`concat`函数中的`axis`参数表示按列合并。最后，`to_excel`函数中的`index`参数表示是否保留行索引。

相关问题

Python pdf

在Python中，PDF（Portable Document Format）处理通常通过第三方库来完成，因为标准库本身并不直接支持PDF操作。一些常用的Python PDF库有：

1. **PyPDF2**：这是一个轻量级库，用于读取、合并、分割和操作PDF文件。它专注于基本的PDF处理任务，如提取文本、页眉、页脚等。

2. **pdfplumber**：这是一个高级库，设计用于解析PDF文档结构，提供类似于HTML的方式来访问页面内容，特别适合数据抓取和分析。

3. **tabula-py**：虽然主要用于表格提取，但如果需要从PDF中抽取特定信息，它也可以作为一个工具，特别是当PDF包含表格时。

4. **reportlab**：这个库可以用来创建新的PDF文件，绘制图形和生成复杂的文档布局。

5. **weasyprint**：如果要将网页转换成PDF，这个库结合了Web渲染技术，能够保持网页的样式和排版。

要开始使用这些库，你需要安装它们（例如 `pip install pypdf2`），然后按照库的文档示例编写代码。

欠采样，从负样本表格中挑选与正样本等量的负样本python代码

非常感谢您的提问。以下是一个简单的Python代码实现欠采样，从负样本表格中挑选与正样本等量的负样本的方法：

import pandas as pd
from sklearn.utils import resample

# 假设正样本数据存储在 positve_df 中，负样本数据存储在 negative_df 中

# 计算正样本和负样本的数量
n_positive_samples = len(positive_df)
n_negative_samples = len(negative_df)

# 从负样本中随机抽取和正样本数量相同的样本
negative_df_resampled = resample(negative_df, n_samples=n_positive_samples, random_state=42)

# 合并正样本和负样本，生成新的平衡数据集
balanced_df = pd.concat([positive_df, negative_df_resampled])

# 这里的 shuffle 是可选的，如果需要可以打开，对数据进行打乱（shuffle）操作。
# balanced_df = balanced_df.sample(frac=1, random_state=42)

其中，关键的库是 `pandas` 和 `scikit-learn` 中的 `resample` 方法。我们首先计算正样本和负样本的数目，然后使用 `resample` 方法从负样本中随机抽取和正样本数量相同的样本。最后，我们使用 `concat` 方法将正样本和抽取的负样本合并起来，生成新的平衡数据集。

希望我的回答对您有所帮助。如果您有其他的问题，请随时提出。