pandas将两个表中账号相同的数据匹配出来

好的，这是一个很常见的需求。你可以使用 pandas 的 merge 方法来实现。假设你有两个表，分别为 df1 和 df2，其中都包含一个名为 "账号" 的列，下面是实现的代码示例：

merged_df = pd.merge(df1, df2, on='账号', how='inner')

这里使用了 on 指定了需要匹配的列名，使用了 how 指定了合并的方式。

希望这个回答能够帮助到你！

相关问题

一个Excel表中同一个房屋坐落对应两个不同的房屋账号，用pandas对两个不同的账号匹配流水表

好的，你的问题是如何用 pandas 对两个不同的账号匹配流水表。

首先，我们可以将 Excel 表中的数据读入 pandas 的 DataFrame 中。然后，我们可以使用 DataFrame 的 merge() 函数将两个账号的流水表合并为一个表，并且使用 groupby() 函数按照房屋坐落和账号进行分组，再使用 sum() 函数对每个组进行求和，得到每个账号在每个房屋坐落的总流水。

以下是示例代码：

import pandas as pd

# 读入 Excel 表中的数据到 DataFrame
df_account1 = pd.read_excel('account1.xlsx')
df_account2 = pd.read_excel('account2.xlsx')
df_flow = pd.read_excel('flow.xlsx')

# 将两个账号的流水表合并为一个表
df_merged = pd.merge(df_account1, df_account2, on='房屋坐落')

# 按照房屋坐落和账号进行分组，对每个组进行求和
df_total_flow = df_flow.groupby(['房屋坐落', '账号']).sum()

# 输出每个账号在每个房屋坐落的总流水
print(df_total_flow)

注意，这里的代码仅仅是一个示例，实际应用中需要根据具体情况进行修改。同时，为了保护您的隐私，示例代码中的文件名和文件路径均为假设值，实际应用中需要根据实际情况进行修改。

pandas通过账号判断两个表那些数据匹配

您好，根据您的问题，我可以给出以下答案：

使用 Pandas 可以通过账号将两个表进行合并，并且匹配相同账号的数据。具体可以使用 Pandas 中的 merge 函数或 join 函数进行操作。

在进行表合并时，需要先对两个表中的账号列进行命名一致，然后通过 merge 函数或 join 函数将两个表合并起来。此时匹配的数据将会被合并到同一行中。

以下是使用 Pandas 进行表合并的示例代码：

import pandas as pd

# 读取两个表的数据
df1 = pd.read_csv('table1.csv')
df2 = pd.read_csv('table2.csv')

# 对账号列进行命名一致
df1 = df1.rename(columns={'账号': 'ID'})
df2 = df2.rename(columns={'用户账户': 'ID'})

# 合并两个表
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='ID')

# 显示合并后的数据
print(merged_df)

在上述代码中，table1.csv 和 table2.csv 分别为两个需要进行表合并的数据表。使用 rename 函数将 df1 和 df2 中的账号列命名为 ID 列，然后使用 merge 函数将两个表根据 ID 列进行合并，并将结果保存在 merged_df 中。最后使用 print 函数输出合并后的数据表。