python将excel两列组合

你可以使用Python的pandas库来将Excel中的两列进行组合。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

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

# 将两列进行组合
df['combined'] = df['column1'] + df['column2']

# 输出结果
print(df['combined'])

在这个示例中，我们假设Excel文件名为example.xlsx，其中包含两列数据，分别命名为'column1'和'column2'。使用pandas的read_excel函数将文件读取为DataFrame对象，然后通过将两列相加得到新的一列'combined'。最后，可以使用print语句打印输出结果。

请注意，在实际使用时，你需要根据自己的Excel文件和列名进行相应的修改。

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python将 Excel中的两列数据分类并计数排序在Excel中分组展示

你可以使用 pandas 库来读取 Excel 文件，并将两列数据进行分类和计数排序，最后将结果输出到一个新的 Excel 文件中。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

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

# 将两列数据组合成一个新的列
df['combined'] = df['column1'].astype(str) + '-' + df['column2'].astype(str)

# 统计每个组合出现的次数
counts = df['combined'].value_counts()

# 将结果写入新的 Excel 文件中
writer = pd.ExcelWriter('output.xlsx')
counts.to_excel(writer, 'Sheet1')
writer.save()

这段代码将读取名为 `input.xlsx` 的 Excel 文件，将 `column1` 和 `column2` 列的值组合成一个新的列 `combined`，然后统计每个组合出现的次数并按照出现次数进行排序。最后，它将结果写入名为 `output.xlsx` 的新 Excel 文件中。你可以在 Excel 中打开这个新文件，查看各个组合出现的次数。

用Python将一个Excel中的两列数据进行排列组合，然后将所有的组合结果追加合并写成另一列

可以使用Python中的pandas库来读取和处理Excel文件，具体实现可以按照以下步骤进行：

1. 安装pandas库：在命令行中输入`pip install pandas`即可安装。

2. 读取Excel文件：使用pandas库中的read_excel()函数读取Excel文件，例如：

   import pandas as pd
   
   df = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1')

这里假设Excel文件名为data.xlsx，要处理的工作表名为Sheet1。

3. 排列组合：使用itertools库中的product()函数进行排列组合，例如：

   from itertools import product
   
   result = list(product(df['列1'], df['列2']))

这里假设要对Excel文件中的“列1”和“列2”进行排列组合。

4. 追加合并：将排列组合的结果追加合并到Excel文件中的新列中，例如：

   df['组合结果'] = result
   df.to_excel('output.xlsx', sheet_name='Sheet1', index=False)

这里将排列组合的结果存储在名为“组合结果”的新列中，然后将数据写入到名为“output.xlsx”的Excel文件中的“Sheet1”工作表中。

完整代码示例：

import pandas as pd
from itertools import product

df = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1')
result = list(product(df['列1'], df['列2']))
df['组合结果'] = result
df.to_excel('output.xlsx', sheet_name='Sheet1', index=False)

注意：如果Excel文件中的数据量较大，使用product()函数会占用较多的内存，需要谨慎使用。此外，如果排列组合的结果需要去重，可以使用set()函数进行去重处理。