import pandas as pd # 读取交易明细合并表和查流水表 merged_file = '交易明细合并.xlsx' search_file = '查流水.xlsx' merged_data = pd.read_excel(merged_file) search_data = pd.read_excel(search_file) # 根据交易卡号进行合并 merged_search_data = pd.merge(merged_data, search_data, on='交易卡号') # 根据交易时间条件筛选数据 filtered_data = merged_search_data[merged_search_data['交易时间_x'] > merged_search_data['交易时间_y']] # 输出到新的Excel表 output_file = '调单后导出流水.xlsx' filtered_data.to_excel(output_file, index=False) print(f"符合条件的数据已导出至 {output_file}")

时间: 2024-04-10 07:29:09 浏览: 178
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利用pandas合并多个excel的方法示例

star5星 · 资源好评率100%
你的代码看起来没有问题，它会读取名为 "交易明细合并.xlsx" 和 "查流水.xlsx" 的两个 Excel 文件，并将它们合并到一个名为 "merged_search_data" 的数据框中。然后，它使用 "交易时间_x" 和 "交易时间_y" 的条件筛选出符合条件的数据，并将结果保存到一个名为 "调单后导出流水.xlsx" 的新 Excel 文件中。 如果你的代码在执行时出现了问题，请提供错误信息以便我能够帮助你解决问题。
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利用Python pandas对Excel进行合并的方法示例

前言 在网上找了很多Python处理Excel的方法和代码，都不是很尽人意，所以自己综合网上各位大佬的方法，自己进行了优化，具体的代码如下。 博主也是新手一枚，代码肯定有很多需要优化的地方，欢迎各位大佬提出建议~ 代码我自己已经用了一段时间，可以直接拿去用 主要功能 按行合并 ，即保留固定的表头（如前几行），实现多个Excel相同格式相同名字的表单按纵轴合并； 按列合并。 即保留固定的首列，实现多个Excel相同格式相同名字的表单按横轴合并； 表单集成 ，实现不同Excel中相同sheet的集成（即不汇总，仅集成到同一个新的Excel中）。此处的代码稍微改一下即可实现不同Excel
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Python pandas实现excel工作表合并功能详解

主要介绍了Python pandas实现excel工作表合并功能以及相关实例代码，需要的朋友们参考学习下。

import os import pandas as pd # 指定要合并的文件夹路径 folder_path = r"path/to/folder" # 获取文件夹中所有的 xlsx 文件路径 xlsx_files = [os.path.join(folder_path, f) for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.xlsx')] # 创建一个空的 DataFrame 用于存储合并后的数据 merged_data = pd.DataFrame() # 循环读取每个 xlsx 文件，将它们合并到 merged_data 中 for xlsx_file in xlsx_files: # 使用 pandas 读取 xlsx 文件 df = pd.read_excel(xlsx_file) # 将读取到的数据追加到 merged_data 中 merged_data = merged_data.append(df, ignore_index=True) # 在 merged_data 中添加新的一列数据 merged_data['new_column'] = 'new_value' # 将合并后的数据写入到新的 xlsx 文件中 merged_data.to_excel(r"path/to/merged_file.xlsx", index=False)改造下代码，是指定的字段进行写入

import pandas as pd # 指定要合并的文件夹路径 folder_path = r"path/to/folder" # 获取文件夹中所有的 xlsx 文件路径 xlsx_files = [os.path.join(folder_path, f) for f in os.listdir(folder_path) if f....

import pandas as pd # 读取Excel文件中的所有工作表 excel_file = pd.ExcelFile('总表.xls') sheets = excel_file.sheet_names # 创建一个空的DataFrame来存储合并后的数据 merged_data = pd.DataFrame() # 循环遍历所有工作表，将数据合并到一个DataFrame中 for sheet_name in sheets: data = pd.read_excel(excel_file, sheet_name) merged_data = merged_data.append(data) # 将合并后的数据保存到新的Excel文件或工作表 merged_data.to_excel('合并.xls', index=False)如何实现按第一列题号合并？

import pandas as pd # 读取Excel文件中的所有工作表 excel_file = pd.ExcelFile('总表.xls') sheets = excel_file.sheet_names # 创建一个空字典来存储题号对应的数据 merged_data_dict = {} # 循环遍历所有工作...

def zipjie(): import os import pandas as pd # 指定要合并的文件夹路径 folder_path = r"E:\aaaa\aaaa" fields_to_write = ['aaaa', 'aaaa'] # 获取文件夹中所有的 xlsx 文件路径 xlsx_files = [os.path.join(folder_path, f) for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.xlsx')] # 创建一个空的 DataFrame 用于存储合并后的数据 merged_data = pd.DataFrame() # 循环读取每个 xlsx 文件，将它们合并到 merged_data 中 for xlsx_file in xlsx_files: # 使用 pandas 读取 xlsx 文件 df = pd.read_excel(xlsx_file) # 将读取到的数据追加到 merged_data 中 merged_data = merged_data.append(df, ignore_index=True) # 在 merged_data 中添加新的一列数据 merged_data['new_column'] = 'new_value' # 将合并后的数据写入到新的 xlsx 文件中 merged_data[fields_to_write + ['new_column']].to_excel(r"E:\aaaa\aaaa\merged_file.xlsx", index=False)优化下这个代码，存在非法字符或者表情的数据，要进行过滤

import pandas as pd import re def zipjie(): folder_path = r"E:\aaaa\aaaa" fields_to_write = ['aaaa', 'aaaa'] # 获取文件夹中所有的 xlsx 文件路径 xlsx_files = [os.path.join(folder_path, f) for f ...

import pandas as pd # 读取 Excel 文件的所有工作表 excel_file = pd.ExcelFile(r'C:\Users\wy123\Desktop\Excel\s1.xlsx') dfs = [] for sheet_name in excel_file.sheet_names: df = pd.read_excel(excel_file, sheet_name=sheet_name) dfs.append(df) # 合并所有工作表 combine

具体来说，它首先使用 Pandas 库中的 ExcelFile 函数读取 Excel 文件，然后通过遍历所有工作表的方式，使用 read_excel 函数读取每个工作表的数据，并将它们存储在一个列表中。最后，使用 Pandas 库中的 concat...

import pandas as pd import os # 文件夹路径 folder_path = 'C:\yh\PycharmProjects\study\A5204990500002023050006' # 获取文件夹内所有的文件名 file_names = os.listdir(folder_path) # 读取所有excel文件 dfs = [] for file_name in file_names: if file_name.endswith('.xlsx') or file_name.endswith('.xls'): # 只读取excel文件 file_path = os.path.join(folder_path, file_name) df = pd.read_excel(file_path,dtype=str) dfs.append(df) # 合并所有数据 merged_df = pd.concat(dfs, ignore_index=False) #读取合并的merged_df的数据 print(merged_df.head()) merged_df.to_excel('C:\yh\PycharmProjects\study\A5204990500002023050006\stuty' '.xlsx') print('done')

这段代码的功能是读取指定文件夹内的所有Excel文件，并将它们合并为一个Excel文件。在合并过程中，所有的内容都被转换为字符串格式。 首先，我们使用os模块的listdir函数获取指定文件夹内的所有文件名。然后，我们...

import os import pandas as pd from openpyxl import load_workbook # 指定要合并的文件夹路径 folder_path = r"E:\aaaa\aaaa" fields_to_write = ['aaaa', 'aaaa'] # 获取文件夹中所有的 xlsx 文件路径 xlsx_files = [os.path.join(folder_path, f) for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.xlsx')] # 创建一个空的 DataFrame 用于存储合并后的数据 merged_data = pd.DataFrame() # 循环读取每个 xlsx 文件，将它们合并到 merged_data 中 for xlsx_file in xlsx_files: # 使用 pandas 读取 xlsx 文件，并清理无效字符引用 wb = load_workbook(filename=xlsx_file, read_only=True, data_only=True) for sheet_name in wb.sheetnames: ws = wb[sheet_name] for row in ws.rows: for cell in row: cell.value = cell.value if cell.value is None else str(cell.value).strip() df = pd.read_excel(wb) # 将读取到的数据追加到 merged_data 中 merged_data = merged_data.append(df, ignore_index=True) # 在 merged_data 中添加新的一列数据 merged_data['new_column'] = 'new_value' # 将合并后的数据写入到新的 xlsx 文件中 merged_data[fields_to_write + ['new_column']].to_excel(r"E:\aaaa\aaaa\merged_file.xlsx", index=False)这个代码会出现AttributeError: Cell is read only报错，请优化下

import pandas as pd from openpyxl import load_workbook from openpyxl.utils.dataframe import dataframe_to_rows # 指定要合并的文件夹路径 folder_path = r"E:\aaaa\aaaa" fields_to_write = ['aaaa', '...

import pandas as pd # 读取 Excel 文件的所有页 excel_file = pd.read_excel('your_file.xlsx', sheet_name=None) # 访问某个页并设置索引列为 D 列 df = excel_file['Sheet1'] df.set_index('D', inplace=True) # 打印结果 print(df) 然后怎么读取

import pandas as pd # 读取 Excel 文件的所有页 excel_file = pd.read_excel('your_file.xlsx', sheet_name=None) # 访问某个页并设置索引列为 D 列 df = excel_file['Sheet1'] df.set_index('D', inplace=True) ...

#按照营业额升序排序，代码如下： import pandas as pd df = pd.read_excel('超市营业额2.xlsx') df = df.sort_values(by='营业额', ascending=True) df = df.sort_values(by='日期', ascending=False) # 计算每个人的平均营业额，代码如下： import pandas as pd df = pd.read_excel('超市营业额2.xlsx') result = df.groupby(['姓名', '工号', '柜台']).mean()['营业额'] #计算每个柜台的平均营业额，代码如下： import pandas as pd df = pd.read_excel('超市营业额2.xlsx') result = df.groupby(['柜台']).mean()['营业额'] #将sheet1和sheet2完成纵向合并，将sheetl和 sheet3完成横向合并，并通过分组聚合计算不同级别员工的营业额总和，代码如下： import pandas as pd # 读取数据 df1 = pd.read_excel('sheet1.xlsx') df2 = pd.read_excel('sheet2.xlsx') df3 = pd.read_excel('sheet3.xlsx') # 纵向合并sheet1和sheet2 merged_vertical = pd.concat([df1, df2], axis=0) # 横向合并sheet1和sheet3 merged_horizontal = pd.merge(df1, df3, on='班级') # 分组聚合求和 sales_sum_by_level = merged_horizontal.groupby(['级别'])['营业额'].sum()这段代码运行不出来，会出现pymysql.err.OperationalError: (2003, "Can't connect to MySQL server on 'localhost' ([WinError 10061] 由于目标计算机积极拒绝，无法连接。)")

这个错误提示是数据库连接问题，可能是因为你的MySQL服务没有启动或者连接参数设置不正确。你可以先检查一下MySQL服务是否启动，如果没有启动则需要先启动服务。...如果还是无法解决问题，可以尝试重新安装MySQL或者...

import os import pandas as pd from openpyxl import load_workbook from openpyxl.utils.dataframe import dataframe_to_rows # 指定要合并的文件夹路径 folder_path = r"E:\aaaa\aaaa" fields_to_write = ['aaaa', 'aaaa'] # 获取文件夹中所有的 xlsx 文件路径 xlsx_files = [os.path.join(folder_path, f) for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.xlsx')] # 创建一个空的 DataFrame 用于存储合并后的数据 merged_data = pd.DataFrame() # 循环读取每个 xlsx 文件，将它们合并到 merged_data 中 for xlsx_file in xlsx_files: # 使用 pandas 读取 xlsx 文件，并清理无效字符引用 wb = load_workbook(filename=xlsx_file, read_only=False, data_only=True, keep_vba=False, keep_links=False, keep_protection=False) for sheet_name in wb.sheetnames: ws = wb[sheet_name] for row in ws.rows: for cell in row: cell.value = cell.value if cell.value is None else str(cell.value).strip() df = pd.read_excel(wb) # 将读取到的数据追加到 merged_data 中 merged_data = merged_data.append(df, ignore_index=True) # 在 merged_data 中添加新的一列数据 merged_data['new_column'] = 'new_value' # 创建一个新的工作簿 wb_new = load_workbook(write_only=True) ws_new = wb_new.create_sheet('merged_data') # 将 DataFrame 中的数据逐行写入到新的工作簿中 rows = dataframe_to_rows(merged_data[fields_to_write + ['new_column']], index=False) for row in rows: ws_new.append(row) # 保存合并后的数据到新的 xlsx 文件中 wb_new.save(r"E:\aaaa\aaaa\merged_file.xlsx")使用此代码会出现ValueError: Invalid file path or buffer object type: <class 'openpyxl.workbook.workbook.Workbook'>的报错，请优化下

import pandas as pd from openpyxl import load_workbook from openpyxl.utils.dataframe import dataframe_to_rows # 指定要合并的文件夹路径 folder_path = r"E:\aaaa\aaaa" fields_to_write = ['aaaa', 'aaaa']...

import pandas as pd # 读取第一个表格 df = pd.read_excel('附件一：2022年12月末存量公司客户管户认领情况表__海沧-1.xlsx') # 循环读取其他表格并合并 for file in [ '附件三：2022年12月末存量机构客户管户认领情况表__海沧支行-1.xlsx', '附件二：2023年3月末新拓公司客户管户认领情况表__海沧-1.xlsx', '附件四：2023年3月末新拓机构客户管户认领情况表__海沧支行-1.xlsx' ]: temp_df = pd.read_excel(file, header=None) # 如果表头不是第一行，可以用下面这行代码 # temp_df.columns = temp_df.iloc[0] df = pd.concat([df, temp_df], ignore_index=True) # 保存合并后的表格 df.to_excel('merged_file.xlsx', index=False)

这是一个Python程序，使用Pandas库读取和合并多个Excel文件，并将合并后的结果保存为一个新的Excel文件。程序首先读取第一个Excel文件，然后使用循环逐个读取其他Excel文件并将它们合并到第一个Excel文件中。最后，...

import pandas as pd# 读取Excel文件中的内容df1 = pd.read_excel('file1.xlsx', sheet_name='Sheet1')# 读取另一个Excel文件中的内容df2 = pd.read_excel('file2.xlsx', sheet_name='Sheet1')# 将df1的内容添加到df2的末尾df2 = df2.append(df1, ignore_index=True)# 将合并后的内容写入一个新的Excel文件

df2.to_excel('merged_file.xlsx', index=False) 这段代码可以读取两个不同的Excel文件中的内容，将其中一个文件的内容添加到另一个文件的末尾，最后将合并后的内容写入一个新的Excel文件。其中，pd.read_excel...

import pandas as pd # 读取csv1和csv2文件数据 csv1_data = pd.read_csv(r'C:\Users\test\PycharmProjects\pythonProject\output.csv') csv2_data = pd.read_csv(r'C:\Users\test\PycharmProjects\pythonProject\output1.csv') # 将要合并的列转换为相同的数据类型 csv1_data['file_name1'] = csv1_data['file_name1'].astype(str) # 合并两个DataFrame merged_data = pd.merge(csv1_data, csv2_data, on='file_name1') # 保存合并后的结果为新的CSV文件 merged_data.to_csv('merged_data.csv', index=False)合并到指定的列，合并至第一行

import pandas as pd # 读取csv1和csv2文件数据 csv1_data = pd.read_csv(r'C:\Users\test\PycharmProjects\pythonProject\output.csv') csv2_data = pd.read_csv(r'C:\Users\test\PycharmProjects\pythonProject\...

import pandas as pd #1.记录文件夹路径 2.将原表格构建到新表格中 3.找到所有需要合并的表，写进新表格 import os file_dir = 'C:\\Users\\CHI\\Desktop\\新建文件夹' #文件路径 new_filename = file_dir + '\\new_file.xlsx' #构建新的表格名称 file_list = os.listdir(file_dir) #找到文件路径下的所有表格名称，返回列表 new_list = [] for file in file_list: file_path = os.path.join(file_dir,file) #重构文件路径 print(file_path) dataframe = pd.read_excel(file_path) #将excel转换成DataFrame new_list.append(dataframe) #保存到新列表中 df = pd.concat(new_list) #多个DataFrame合并为一个 df.to_excel(new_filename,index=False) #写入到一个新excel表中

import pandas as pd import os file_dir = 'C:\\Users\\CHI\\Desktop\\新建文件夹' # 文件路径 new_filename = file_dir + '\\new_file.xlsx' # 构建新的表格名称 file_list = os.listdir(file_dir) # 找到文件...

import pandas as pd# 读取两个 Excel 文件df1 = pd.read_excel("file1.xlsx")df2 = pd.read_excel("file2.xlsx")# 对比两个 DataFrame 的差异differences = df1 != df2different_cells = differences.sum()# 输出结果print(different_cells)解释下这个代码

import pandas as pd 是在 Python 中导入 Pandas 库的语句。pd 是 Pandas 库的常用简称。使用这个语句后，你就可以使用 Pandas 库中的各种函数和方法来处理数据了。

import pandas as pdimport ospath = 'path/to/folder'excel_files = os.listdir(path)df_list = []for file in excel_files: if file.endswith('.xlsx'): df = pd.read_excel(os.path.join(path, file)) df_list.append(df)merged_df = pd.concat(df_list, ignore_index=True)deduplicated_df = merged_df.drop_duplicates()deduplicated_df.to_excel('path/to/output/file.xlsx', index=False)

这段代码是用于读取一个文件夹下的所有 Excel 文件，将它们合并为一个 Pandas DataFrame，并且去除其中的重复行，最后将结果保存为一个新的 Excel 文件。 具体步骤如下： 1. 首先，导入 pandas 和 os 模块。 2. ...

import pandas as pd import os # 文件夹路径 folder_path = r'C:\yh\PycharmProjects\a\A5204990500002023050006' # 获取文件夹内所有的文件名 file_names = os.listdir(folder_path) # 读取所有的excel文件 dfs = [] for file_name in file_names: if file_name.endswith('.xlsx') or file_name.endswith('.xls'): file_path = os.path.join(folder_path, file_name) df = pd.read_excel(file_path) dfs.append(df) # 合并所有的数据 df_all = pd.concat(dfs) # 打印结果 print(df_all) df_all = pd.DataFrame(df_all) df_all.to_excel('all.xlsx',index=False)，设置内容格式

import pandas as pd import os from openpyxl.styles import Font # 文件夹路径 folder_path = r'C:\yh\PycharmProjects\a\A5204990500002023050006' # 获取文件夹内所有的文件名 file_names = os.listdir(folder...
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DG储能选址定容模型matlab 程序采用改进粒子群算法，考虑时序性得到分布式和储能的选址定容模型，程序运行可靠 这段程序是一个改进的粒子群算法，主要用于解决电力系统中的优化问题。下面我将对程序进行详细分析。 首先，程序开始时加载了一些数据文件，包括gfjl、fljl、fhjl1、cjgs和fhbl。这些文件可能包含了电力系统的各种参数和数据。 接下来是一些参数的设置，包括三种蓄电池的参数矩阵、迭代次数、种群大小、速度更新参数、惯性权重、储能动作策略和限制条件等。 然后，程序进行了一些初始化操作，包括初始化种群、速度和适应度等。 接下来是主要的迭代过程。程序使用粒子群算法的思想，通过更新粒子的位置和速度来寻找最优解。在每次迭代中，程序计算了每个粒子的适应度，并更新个体最佳位置和全局最佳位置。 在每次迭代中，程序还进行了一些额外的计算，如潮流计算、储能约束等。这些计算可能涉及到电力系统的潮流计算、功率平衡等知识点。 最后，程序输出了一些结果，包括最佳位置和适应度等。同时，程序还绘制了一些图形，如电压和损耗的变化等。 综上所述，这段程序主要是一个改进的粒子群算法，用于解决电力
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