python对excel两列对比后输出结果

以下是一个示例代码，可以将两列数据进行比较，输出不同的结果：

import pandas as pd

# 读取两列数据
df1 = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1', usecols=['列1'])
df2 = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1', usecols=['列2'])

# 将两列数据合并为一个DataFrame
df = pd.concat([df1, df2], axis=1)

# 比较两列数据，将不同的数据输出
diff = df[df['列1'] != df['列2']]

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

# 打印结果
print(diff)

在这个示例代码中，我们首先使用`pandas`库读取了Excel文件中的两列数据，然后将它们合并为一个DataFrame。接着，我们使用`!=`运算符比较了两列数据，将不同的数据保存到了一个新的DataFrame中。最后，我们使用`to_excel()`方法将结果保存为一个新的Excel文件，并打印了结果。

请注意，以上代码仅适用于两列数据完全相同的情况。如果两列数据存在一些差异（例如，一个列中有额外的空格或换行符），则需要对数据进行清洗和预处理。

相关问题

python 对excel两列数据合并

可以使用 pandas 库来实现，具体代码如下：

import pandas as pd

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

# 合并两列数据
df['合并列'] = df['列1'].astype(str) + df['列2'].astype(str)

# 保存结果到新的 Excel 文件
df.to_excel('result.xlsx', index=False)

其中，`data.xlsx` 是要合并的 Excel 文件，`列1` 和 `列2` 是要合并的两列数据，`合并列` 是合并后的结果列，`result.xlsx` 是保存结果的 Excel 文件。

python对excel两列数据进行关联分析代码

可以使用Python中的pandas和numpy库来实现对Excel两列数据的关联分析。示例代码如下：

import pandas as pd
import numpy as np

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

# 选择需要进行关联分析的两列数据
data1 = df['列名1']
data2 = df['列名2']

# 计算相关系数
r = np.corrcoef(data1, data2)[0, 1]

# 打印相关系数
print('相关系数：', r)

其中，`data.xlsx`是需要进行关联分析的Excel文件，`列名1`和`列名2`是需要进行关联分析的两列数据的列名。`np.corrcoef`函数可以计算两列数据的相关系数，最终结果保存在变量`r`中。