普通人如何用python做数据比对

普通人也可以使用Python做数据比对，只需要学习一些基本的Python编程知识和数据处理相关的库即可。以下是一些基本的步骤和方法：

1. 读取数据：使用Python中的pandas库可以轻松读取和处理各种类型的数据文件，例如CSV、Excel、JSON等。可以使用pandas.read_csv()函数读取CSV文件，pandas.read_excel()函数读取Excel文件，pandas.read_json()函数读取JSON文件等。

2. 数据清洗和处理：使用pandas库中的各种函数可以对数据进行清洗和处理，例如去除重复值、填充缺失值、转换数据类型等。

3. 数据比对：可以使用pandas库中的各种函数进行数据比对，例如pandas.merge()函数可以根据某一列或多列进行数据合并和比对，pandas.concat()函数可以将两个数据集按照行或列进行拼接。

4. 结果输出：可以将比对结果导出为CSV、Excel、JSON等格式的文件，可以使用pandas.to_csv()函数导出CSV文件，pandas.to_excel()函数导出Excel文件，pandas.to_json()函数导出JSON文件等。

以下是一个基本的示例代码，对两个CSV文件进行比对：

import pandas as pd

# 读取数据
data1 = pd.read_csv('data1.csv')
data2 = pd.read_csv('data2.csv')

# 数据清洗和处理
data1 = data1.drop_duplicates()  # 去除重复值
data2 = data2.fillna(0)  # 填充缺失值

# 数据比对
result = pd.merge(data1, data2, on='id')  # 根据id列进行数据合并和比对

# 结果输出
result.to_csv('result.csv', index=False)  # 导出为CSV文件

在这个示例中，我们首先使用pandas库读取了两个CSV文件，然后对数据进行清洗和处理，接着使用pandas.merge()函数根据id列进行数据合并和比对，最后将比对结果导出为CSV文件。