pandas按照相同属性合并

两个DataFrame，应该怎么做？

您可以使用merge()函数将两个DataFrame根据相同属性合并。示例代码为：

df1.merge(df2, on='property')

其中，df1和df2是要合并的两个DataFrame，'property'是相同属性的列名。merge()函数还可以指定不同的合并方式，具体可查看pandas文档。

相关问题

如何用python合并不同表头excel

### 回答1：
在Python中，可以使用pandas库来处理Excel文件并合并不同表头的数据。以下是一个使用pandas来合并不同表头Excel的例子：

1. 首先，安装pandas库：

   pip install pandas

2. 导入pandas库并读取Excel文件：

   import pandas as pd

   # 读取第一个文件
   file1 = pd.read_excel("file1.xlsx")
   # 读取第二个文件
   file2 = pd.read_excel("file2.xlsx")

3. 添加表头：
由于两个文件具有不同的表头，我们首先需要为每个文件添加相应的表头。假设第一个文件的表头是 ["姓名", "年龄"]，第二个文件的表头是 ["Name", "Age"]。我们可以使用`rename()`函数将表头更改为一致的：

   file2 = file2.rename(columns={"Name": "姓名", "Age": "年龄"})

4. 合并数据：
使用pandas的`concat()`函数将两个文件的数据合并到一个新的DataFrame中：

   combined_data = pd.concat([file1, file2], ignore_index=True)

5. 保存合并后的数据：

   combined_data.to_excel("combined_data.xlsx", index=False)

通过以上步骤，我们就可以将具有不同表头的Excel文件合并成一个新的Excel文件，并保留所有数据。

请注意，上述示例假设两个Excel文件具有相同的列数据类型和顺序。如果两个文件的列数据类型和顺序不同，可能需要进行额外的数据类型转换和重排操作。

### 回答2：
在Python中，可以使用openpyxl库来操作Excel文件。要合并不同表头的Excel文件，可以按照以下步骤进行操作：

1. 导入所需的库：

import openpyxl
from openpyxl import Workbook

2. 创建一个新的工作簿：

new_workbook = Workbook()

3. 通过load_workbook()函数加载每个要合并的Excel文件：

file1 = openpyxl.load_workbook('file1.xlsx')
file2 = openpyxl.load_workbook('file2.xlsx')

4. 遍历每个工作表并将其复制到新的工作簿中：

for sheet in file1.sheetnames:
    worksheet = new_workbook.create_sheet(title=sheet)
    source_sheet = file1[sheet]
    
    for row in source_sheet.iter_rows():
        for cell in row:
            worksheet[cell.coordinate].value = cell.value

5. 重复步骤4，将后续要合并的Excel文件的工作表复制到新的工作簿中。

6. 最后，保存合并后的工作簿：

new_workbook.save('merged.xlsx')

这样，就可以将具有不同表头的Excel文件合并成一个新的Excel文件。请根据需要更改文件名和路径。完成后，新的Excel文件将保存在指定的文件路径中。

### 回答3：
要使用Python合并具有不同表头的Excel文件，可以按照以下步骤进行操作：

1. 导入所需的库：可以使用`pandas`库来处理Excel文件。使用`import pandas as pd`语句导入该库。

2. 读取Excel文件：使用`pd.read_excel()`函数读取要合并的Excel文件。可以分别读取每个文件并将其存储在不同的变量中。

3. 获取表头：使用`df.columns`属性获取每个文件的表头信息。如果文件的表头不同，则会得到不同的结果。

4. 统一表头：将所有表头统一为一个通用的表头，可以根据需要选择一个现有的表头或者自定义一个新的。

5. 合并数据：使用`pd.concat()`函数将读取到的Excel文件进行合并。通过设置`axis=0`参数可以垂直合并不同的文件。

6. 保存合并后的文件：使用`pd.to_excel()`函数将合并后的数据保存到一个新的Excel文件中。

以下是一个示例代码，用于合并具有不同表头的Excel文件：

import pandas as pd

# 读取要合并的Excel文件
file1 = pd.read_excel('file1.xlsx')
file2 = pd.read_excel('file2.xlsx')
file3 = pd.read_excel('file3.xlsx')

# 获取表头
header1 = file1.columns
header2 = file2.columns
header3 = file3.columns

# 统一表头
common_header = ['Column1', 'Column2', 'Column3']

# 合并数据
merged_data = pd.concat([file1, file2, file3], axis=0, ignore_index=True)

# 将合并后的数据保存到新的Excel文件
merged_data.to_excel('merged_file.xlsx', index=False)

上述代码中的`file1.xlsx`、`file2.xlsx`和`file3.xlsx`分别表示要合并的Excel文件的名称，`merged_file.xlsx`表示保存合并后数据的新Excel文件的名称。`common_header`变量表示统一的表头内容。

注意：在实际操作中，根据具体的需求可能需要针对不同的情况进行代码的修改和调整。

pandas display报错 field unit: Can not merge type and

这个错误通常出现在使用 Pandas 的 display 函数时，其中涉及到合并两种不同类型的字段。可能是因为你试图合并一个数值型字段和一个非数值型字段，或者是两个不兼容的数据类型。

为了解决这个问题，你可以检查你的数据框中的字段类型，并确保它们是兼容的。你可以使用 Pandas 的 dtypes 属性来查看每个字段的数据类型。如果发现有不兼容的字段，你可以考虑将其转换为相同的数据类型，以便能够正确合并。

另外，也可以尝试使用其他 Pandas 的函数或方法来展示你的数据，例如 head、tail、info 等，看看是否还会出现相同的错误。如果仍然出现问题，建议提供更多的代码和数据信息，以便更好地帮助你解决这个问题。