pandas匹配两个excel数据

可以使用 Pandas 库中的 `merge` 函数来匹配两个 Excel 数据。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

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

# 根据某列进行匹配，并将匹配结果保存到新的 DataFrame 中
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='column_name')

# 将匹配结果保存到新的 Excel 文件中
merged_df.to_excel('merged_file.xlsx', index=False)

其中，'file1.xlsx' 和 'file2.xlsx' 分别为两个 Excel 文件的文件名，'column_name' 为需要匹配的列名。匹配结果保存在 merged_df 中，并保存为新的 Excel 文件 'merged_file.xlsx'。

相关问题

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。

pandas 匹配excel小数点前两位

可以使用 pandas 的 apply 方法和 lambda 表达式来实现匹配 excel 小数点前两位的操作。具体步骤如下：

1. 读取 Excel 文件为 pandas DataFrame 对象。
2. 对 DataFrame 中的数值列使用 apply 方法和 lambda 表达式，将小数点前两位取出来并转换为字符串类型。
3. 将得到的字符串类型的小数点前两位作为新的列添加到 DataFrame 中。

下面是示例代码：

import pandas as pd

# 读取 Excel 文件
df = pd.read_excel('data.xlsx')

# 定义一个匹配小数点前两位的函数
def match_decimal(num):
    return str(int(num * 100))[:2]

# 对数值列应用匹配函数，并将结果添加为新的列
for col in df.select_dtypes(include=['float', 'int']).columns:
    df[col+'_2dp'] = df[col].apply(lambda x: match_decimal(x))

# 输出结果
print(df.head())

在上面的示例代码中，我们首先使用 `pd.read_excel()` 方法读取了一个名为 `data.xlsx` 的 Excel 文件为 pandas DataFrame 对象。然后，我们定义了一个名为 `match_decimal()` 的匹配小数点前两位的函数，它的作用是将小数点前两位取出来并转换为字符串类型。接着，我们使用 `df.select_dtypes(include=['float', 'int'])` 方法选择所有数值类型的列，并使用 for 循环对每一列应用匹配函数，并将得到的结果添加为新的列。最后，我们使用 `df.head()` 方法输出了前五行的结果。